智能优化方法论文几种现代优化算法的比较研究课件.docxVIP

研究生课程论文及评阅书（2013—2014学年下学期）论文题目：几种现代优化算法的比较研究课程名称：智能优化方法及应用任课教师：周永权授课时间：2014年2月日至 2014年6月日学　　号：2013081203402姓　　名：吴丽佳专业名称：计算机应用技术所在学院：信息科学与工程学院课程论文格式要求1．课程论文一律使用标准A4复印纸打印，以左侧为准装订成册，本页装订在封面的背面。2．课程论文格式按照《广西民族大学学报》论文的格式要求实行。3．论文打印的格式要求：（1）论文标题（使用黑体二号加黑；一级标题、二级标题、三级标题分别使用宋体三号、四号及小四号并加黑）；（2）摘要、关键字（需使用宋体小四号）；（3）正文（使用宋体小四号，行距23磅）；（4）参考文献（使用宋体五号）。4．“任课教师的评语”放在最后，单独一页。几种现代优化算法的比较研究摘要：现代最优化算法比较常见的有遗传算法、粒子群算法、群体复合形进化算法、鱼群算法、模拟退火算法和蚁群算法。文章主要是对遗传算法、粒子群算法和鱼群算法三个算法的优化性能进行比较。首先介绍了三个算法的基本思想和算法优化过程，以此可以了解三种算法有着自身的特点和优势，促进理解后面不同的优化结果和改进方向。文章中，将三种算法分别对这三个函数用VC编出程序，得出优化结果，再针对结果分析算法。三个典型函数特点各不同，但对算法的优化能力要求都比较高，在不同方面考验了算法的收敛和爬山功能。最后，通过分析三个函数的九个优化结果，提出这三种算法的优点和不足，并列出改进措施。从分析结果可以看出遗传算法要优于另两种算法，并且其改进的余地也是最大的，粒子群算法的优化结果次之，鱼群算法的优化结果相对来说是最差的，但三种算法都可以进行改进以达到更好的优化结果。关键词：优化；遗传算法；粒子群算法；鱼群算法；比较Abstract: Modernoptimization includesgenetic algorithm, particle swarm algorithm, multi-complex algorithm, fish school algorithm, Simulated Annealing algorithm and ant colony algorithm. The paper mainly compares the optimization abilities of genetic algorithm, particle swarm algorithm and fish school algorithm. Firstly, the article introduces the basic ideas and the optimization processes of the three algorithms, from which the characteristics and advantages of the three algorithms will be found out, after that, the optimization results and the ways of improvements behind will be understood easily. Secondly, the three algorithms program with VC for the three functions, so get the results of optimization and analyze them. The three representative functions have specialties from each other, but they have one same point which is having much more demands on the algorithms, which tests the abilities of astringency and mountain climbing. At last, through analyzing the nine optimization results of three functions, the paper explains the advantages and the disadvantages of the three algorithms, and puts forward the improvement means. From the conclusion, genetic algorithm is much better than the other two optimization