發(fā)布時(shí)間：2025-01-01 08:53

　　群集蜘蛛優(yōu)化算法(Social Spider Optimization,SSO)是一種模擬群集蜘蛛個(gè)體之間相互協(xié)作捕食、公共網(wǎng)交換信息以及雌雄個(gè)體之間繁衍后代等一系列行為而設(shè)計(jì)的啟發(fā)式優(yōu)化算法。在該算法模型中,種群按一定的比例被分為雌性蜘蛛種群和雄性蜘蛛種群,個(gè)體之間根據(jù)性別的不同進(jìn)行分工協(xié)作,這不僅真實(shí)地模擬了群集蜘蛛群體的生物行為,也在一定程度上平衡了算法局部和全局搜尋能力。群集蜘蛛優(yōu)化算法具備結(jié)構(gòu)清晰、易于理解、搜尋能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),因而受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍的關(guān)注。隨著對(duì)群集蜘蛛優(yōu)化算法探究的深入,學(xué)者們發(fā)現(xiàn)了該算法的一些缺點(diǎn),例如收斂速度慢、求解精度低、易陷入局部最優(yōu)等,這些不足嚴(yán)重限制了群集蜘蛛優(yōu)化算法在科學(xué)工程領(lǐng)域的應(yīng)用。本文針對(duì)群集蜘蛛優(yōu)化算法的多種缺點(diǎn),首先從引入進(jìn)化新策略和結(jié)合其他算法優(yōu)秀機(jī)制兩方面對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn),然后將改進(jìn)算法應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題和無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化問(wèn)題中,主要研究工作如下:(1)通過(guò)將差分進(jìn)化算法與群集蜘蛛優(yōu)化算法相結(jié)合,提出了一種改進(jìn)的基于差分進(jìn)化的群集蜘蛛優(yōu)化算法(DESSOcw)。該算法利用差分進(jìn)化算法的差分變異機(jī)制對(duì)隨機(jī)選取的部分雌性蜘蛛個(gè)體進(jìn)...

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 群集蜘蛛優(yōu)化算法的現(xiàn)狀
        1.2.1 群集蜘蛛優(yōu)化算法改進(jìn)研究
        1.2.2 群集蜘蛛優(yōu)化算法應(yīng)用研究
    1.3 本文的主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 組織結(jié)構(gòu)
        1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 群集蜘蛛優(yōu)化算法
    2.1 群集蜘蛛優(yōu)化算法簡(jiǎn)介
    2.2 群集蜘蛛優(yōu)化算法的基本原理
        2.2.1 種群初始化
        2.2.2 雌性蜘蛛位置更新
        2.2.3 雄性蜘蛛位置更新
        2.2.4 交配行為
    2.3 群集蜘蛛優(yōu)化算法的基本步驟和流程圖
第三章 基于差分進(jìn)化的群集蜘蛛優(yōu)化算法
    3.1 差分變異策略
    3.2 慣性權(quán)重策略及學(xué)習(xí)因子策略
    3.3 改進(jìn)的基于差分進(jìn)化的群集蜘蛛優(yōu)化算法
    3.4 DESSOcw算法時(shí)間復(fù)雜度分析
    3.5 DESSOcw算法仿真實(shí)驗(yàn)
        3.5.1 測(cè)試函數(shù)
        3.5.2 改進(jìn)策略對(duì)SSO算法性能的影響分析
        3.5.3 與其他幾種智能算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.5.4 與相關(guān)改進(jìn)算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于混沌優(yōu)化和高斯擾動(dòng)的群集蜘蛛優(yōu)化算法
    4.1 混沌優(yōu)化策略
    4.2 高斯擾動(dòng)策略
    4.3 基于混沌優(yōu)化和高斯擾動(dòng)的群集蜘蛛優(yōu)化算法
    4.4 CGSSO算法仿真實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 改進(jìn)策略的有效性
        4.4.2 與其他幾種群智能算法的比較
    4.5 本章小結(jié)
第五章 DESSOcw算法算法在網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用
    5.1 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)模型的選取
    5.2 覆蓋率函數(shù)
    5.3 基于DESSOcw算法的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋算法
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 主要結(jié)論與展望
    6.1 主要結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄:作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參加的學(xué)術(shù)活動(dòng)



本文編號(hào)：4022346