PSO-GA混合优化算法的研究及应用(论文11000字)
摘要
遗传算法（Genetic Algorithms，简称GA）是一种通用的优化算法，通过选择，交叉，变异这三个算子进行种群的优化，将父代有用的信息交换传播给子代。然而算法本身也存在着很多的不足，比如在局部范围内的搜寻能力较差、收敛速度较差。粒子群优化算法(Particles Swarm Optimization，简称PSO)没有交叉、变异，种群在解空间中围绕着最优粒子展开搜索，计算简单，比较容易实现。故可将PSO与GA组合形成新的算法，前期利用GA进行搜索域内基本搜索，初步获取可能的全局最优范围，后期利用PSO继续搜索，在此基础上进行细致局部搜索，寻求较优解附近的局部最优解。克服GA的局部搜索能力差的弊端，使得算法拥有更快的收敛速率和收敛精度。
关键词 ： 遗传算法 微粒群优化算法 混合优化算法
The research and application of PSO and GA hybrid optimization algorithm
Abstract
Genetic algorithm (based Algorithms, the GA for short) is a kind of general optimization algorithm, through the selection, crossover, mutation populations of the three operators, optimization, the parent of useful information exchange is transmitted to the offspring. However, the algorithm itself there are many deficiencies, such as within the scope of the local search ability is poor, poor convergence speed. Particle Swarm Optimization algorithm (Particles Swarm Optimization, PSO) no crossover and mutation, populations around the optimal particle in the solution space search, simple calculation, easy to implement. So PSO and GA can be combined to form a new algorithm, the early basic search using GA to search domain, preliminary may gain global optimal range, the late using PSO to continue the search, on the basis of a detailed local search, seek a near optimal solution of local optimal solution. To overcome the disadvantages of poor local search ability of GA, makes the algorithm has faster convergence rate and convergence precision .
Keywords:The genetic algorithm；particle swarm optimization algorithm；hybrid optimization algorithm
目 录
摘要 I
摘要 I
Abstract II
第一章 绪论 1
1.1 选题的意义 1
1.2国内外遗传学算法的研究状况 1
1.3 混合优化算法的研究现状 2
第二章 PSO-GA混合优化算法 4
2.1 PSO概述 4
2.2 GA 概述 4
2.3 PSO与GA的比较 6
2.4一种新的PSO-GA设计 7
第三章 GA和PSO-GA算法代码和流程图 9
3.1 Matlab软件的概述 9
3.2 GA算法流程图 9
3.2.1 GA算法步骤及流程图 9
3.2.2 算法流程图 10
3.3 PSO-GA算法代码及流程图 10
3.3.1PSO-GA算法步骤 10
3.3.1PSO-GA算法流程图 11
3.4 仿真 12
3.5本章小结 15
第四章 数字滤波器 16
4.1数字滤波器的简介 16
4.2数字滤波器的分类 16
4.3 IIR数字滤波器的概述 17
4.4数字滤波器的设计要求和方法 17
4.4.1数字滤波器的设计要求 17
4.4.2IIR数字滤波器的设计方法 18
4.5基于PSO-GA算法的IIR数字滤波器的设计与仿真 18
4.5.1基于PSO-GA算法的IIR数字滤波器的设计 18
4.5.2 基于PSO-GA算法的IIR数字滤波器的仿真结果 22
本例题PSO-GA混合算法的仿真结果 23
总结 24
参考文献 25
致谢 27 |
