蟻群算法的改進及其水資源應(yīng)用

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1、東北農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文蟻群算法的改進及其水資源應(yīng)用姓名：楊娜申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：農(nóng)業(yè)水土工程指導(dǎo)教師：付強20080620摘要摘要在水資源系統(tǒng)工程中，存在諸多非線性、多維組合優(yōu)化問題。解決這些問題的傳統(tǒng)方法多采用解析法和窮舉法，但這些方法都存在不同程度的缺點。本論文的目的旨在尋求出能夠解決這些問題的更有效．更方便的方法。蟻群算法(mtColonyAlgorithmabbreviated：ACA)是一種全局優(yōu)化方法，本論文在前入研究基礎(chǔ)上，對蟻群算法進行了改進，建立了蟻群算法在水資源優(yōu)化和預(yù)測等方面的新模型，通過MATLAB計算機語言編程，進行數(shù)

2、據(jù)處理，應(yīng)用于實踐中，較好地解決了水資源系統(tǒng)中的多元復(fù)雜性問題。取得了良好的效果。本文取得了以下三方面的成果：1．本文介紹了一種具有隨機性的局部搜索策略的蟻群算法模型，它可以提高一般函數(shù)優(yōu)化問題的求解精度和搜索效率。本次研究將該模型成功的應(yīng)用在明渠斷面臨界水深優(yōu)化計算、溢流壩下游斷面水深優(yōu)化計算中，效果十分明顯，計算精度也較高。2．本論文找到了蟻群算法與Mart小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合點，用優(yōu)化連續(xù)空間的多維蟻群算法代替梯度下降法，調(diào)節(jié)BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與小波函數(shù)的伸縮系數(shù)、平移系數(shù)：用小波函數(shù)Mm-r代替BP網(wǎng)絡(luò)中的S型激活函數(shù)；并用小波網(wǎng)絡(luò)的總體標準差作為

3、蟻群算法的目標函數(shù)。該耦合模型用于水稻需水量預(yù)測中，取得了滿意效果。3．蟻群算法具有很好的全局優(yōu)化能力。本文在實碼加速遺傳算法的基礎(chǔ)上，對該模型進行了很大的改進。提出了連續(xù)多維型蟻群一遺傳算法，并首次應(yīng)用在查哈陽灌區(qū)水稻灌溉制度優(yōu)化利用中，計算結(jié)果與實際配水基本一致，證明該模型具有很好的實用價值?；谝陨蠋追N的模型的建立，本論文實現(xiàn)了理論與實踐的有機結(jié)合。該論文的研究成果既為水文水資源領(lǐng)域的復(fù)雜、非線性問題提供了新的方法和思路，同時也拓寬了蟻群算法的應(yīng)用范圍，并且在理論上做了相應(yīng)的改進。關(guān)鍵詞水資源系統(tǒng)；蟻群算法；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法；優(yōu)化；預(yù)測東

4、北農(nóng)業(yè)火學(xué)工學(xué)碩-【：學(xué)位論文ImprovementOfAntColonyAlgorithmAndItsApplicationInWaterResSyslResources：SystemAbstractWaterresourcessystemengineeringexistedagreatdealofnonlinear,multi—dimensionalcombinationoptimization．Traditionalsolutionswereanalyticalandexhaustivemethod,butthesemethodshaddiff

5、erentdisadvantages．Thissubjectcouldseekmoreeffectiveandconvenientsolutions．Antcolonyalgorithmwasaglobaloptimizationmethod，andwasimprovedonpreviousresearchfoundation．Ithadbeenestablishedthatnewmodelsofantcolonyalgorithminwaterresourcesoptimizationandprediction，andhadbeenimplemen

6、tedbyMATLABlanguage．Themodelcouldbettersolvemulti-elementcomplicatedproblemsofwaterresourcessysteminpracticeandeffectwasgoodThispaperobtainedthreeaspectsofachievementsbelow：(1)thispaperintroducedamodelofantcolonyalgorithmoflocalrandomnesssearchstrategy,whichthemodelcouldimprove

7、solvingprecisionandsearchingefficiencytocommonfunctionoptimization．Themodelhadbeenappliedsuccessfullyincriticaldepthcalculationforsectioninditchandcomputingwaterdepthofsectiondownstreamoverflowdam，andeffectWasbeReLprecisionwashigher．(2)combinationpointhadbeenfoundthatantcolonya

8、lgorithmandMartwaveletneuralnetwork．Multi—dimensionala