回溯搜索優(yōu)化算法的-研究和應(yīng)用

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1、西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名：日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的

2、說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證，獲得學(xué)位后結(jié)合學(xué)位論文研究成果撰寫的文章，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要優(yōu)化是應(yīng)用數(shù)學(xué)中一個重要研究領(lǐng)域，群智能優(yōu)化算法是優(yōu)化中一個重要的研究方向；伴隨著

3、計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，群智能優(yōu)化算法在越來越多的科技領(lǐng)域得到應(yīng)用和重視?；厮菟阉鲀?yōu)化算法(BSA)是一種基于種群的進(jìn)化算法,算法框架與差分進(jìn)化算法類似,但在變異操作和交叉操作上,與差分進(jìn)化算法有本質(zhì)的區(qū)別。BSA的變異算子和交叉算子新穎而高效,能很好地平衡開發(fā)能力和探索能力，但是BSA仍然存在不足，首先，其變尺度系數(shù)有較大方差，會產(chǎn)生規(guī)模過大或過小的數(shù)值，從而造成收斂失效或加大陷入局部最優(yōu)可能性，其次，兩種交叉策略的隨機(jī)調(diào)用造成搜索一定的盲目性，會降低算法搜索效率.針對這些問題，本文提出幾種改進(jìn)BSA

4、和基于BSA的混合進(jìn)化算法，并將BSA算法應(yīng)用于若干實(shí)際問題的求解中，主要研究工作如下：本文先以進(jìn)化算法為切入點(diǎn)，介紹了智能優(yōu)化算法的研究背景和近年來較流行的智能優(yōu)化算法及其改進(jìn)體，然后敘述BSA算法，并將其他群智能優(yōu)化算法進(jìn)行對比分析，得出其優(yōu)缺點(diǎn)。隨后，針對BSA算法的不足之處，分別對回溯搜索優(yōu)化算法（IBSA）的變異算子和交叉算子展開改進(jìn)：針對BSA變異算子開采能力弱的缺點(diǎn)，提出了一種雙歷史種群引導(dǎo)模式的新變異算子，能有效地提高算法的開發(fā)能力，加快收斂速度，并結(jié)合差分進(jìn)化算法的多種變異算子，

5、對比分析了新變異算子的性能;結(jié)合BSA的聯(lián)合交叉算子特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于適應(yīng)度的智能調(diào)用策略，能更有目的地調(diào)用兩種交叉方式，增加了BSA的穩(wěn)定性。最后，研究了BSA的實(shí)際應(yīng)用能力，分別為求解調(diào)頻聲波合成參數(shù)估計(jì)問題，提出基于差分進(jìn)化算法混合的回溯搜索優(yōu)化算法，并加入基于適應(yīng)度的智能調(diào)節(jié)策略，來調(diào)用兩種算法；為求解絕對值方程問題，提出基于適應(yīng)度歐幾里得距離比例的BSA算法，采用適應(yīng)度歐幾里得距離比例來選擇引導(dǎo)個體從而增加算法全局搜索性能．為求解非線性系統(tǒng)辨識問題，提出一種緊致BSA算法，能快速求解問題．

6、關(guān)鍵詞：智能優(yōu)化算法,回溯搜索優(yōu)化算法,聲波合成,絕對值方程,非線性系統(tǒng)辨識論文類型：基礎(chǔ)研究I西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIABSTRACTABSTRACTSwarmintelligenceoptimizationalgorithmisanimportantresearchdirectioninoptimization,asoptimizationisaveryimportantresearchareainappliedmathematics.Withdevelopmentofcomputer

7、technology,Swarmintelligenceoptimizationalgorithmisappliedwidelyinmanyscienceandtechnologyareasandattachmuchattentionnow;Backtrackingsearchoptimizationalgorithmisanewevolutionaryalgorithmbasedonpopulation,itsframeworkissimilartothedifferentialevolutio

8、nalgorithm,whileinthemutationandcrossoveroperationitisessentiallydifferentfromdifferentialevolutionalgorithm,themutationandcrossoveroperationofBSAisnovelandefficient,whichcanwellbalanceexplorationandexploitationability,However,BSAstillhassomed