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文献名称：复杂优化问题中智能算法的分析与集成
前言：本学位论文针对优化问题求解过程中存在的收敛速度与局部极小的两难问题，对智能优化算法的内在机理、优化策略、流程、参数和操作进行了深入的系统分析，总结了不同应用场合各种算法的优缺点，改进了智能算法求解组合优化问题和函数优化问题的离散与连续寻优设计方案；归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和互补规律，首次对智能优化算法进行了系统集成，得到现代启发式全局邻域智能优化集成算法IMHGNIOA(Integrated Meta-Heuristic Global Neighborhood Intelligent Optimization Algorithms)，并给出其一般结构和要素设计原则，建立了该算法的性能指标评价体系。经过对不同算法的具体集成和典型算例的数值实验，说明IMHGNIOA类算法能够高效率地获得全局最优解，是一种有效的智能优化集成算法，同时也验证了本文集成方法的正确性。 本论文所做的主要工作是： 1．分别对模拟退火算法SA、遗传算法GA、禁忌搜索算法TSA和蚁群算法ACA等的内在机理、优化策略、流程、参数和操作进行了系统分析，比较了它们在求解不同优化问题时的优缺点，改...
In the dissertation, aiming at getting out of dilemma of convergence efficiency and local minimum which exists in solving optimization problems, we systemically analyze inherent mechanism, optimization policies, flow, parameters and operation of intelligent optimization algorithms, and sum up relative merits of various algorithms used in different application areas, and improve discrete and continuous design schemes that use intelligent algorithms to solve combination optimization and function optimization ...
文献名称 复杂优化问题中智能算法的分析与集成
Article Name
英文(英语)翻译
Analyses and Integration of Intelligent Algorithms Applied in Complex Optimization Problems;
作者 章敬东; 导师:刘永清; 邓飞其;
Author
作者单位
Author Agencies
华南理工大学;
文献出处
Article From
中国科学院上海冶金研究所; 材料物理与化学(专业) 博士论文 2000年度
关键词 智能优化算法; 系统集成; 局部搜索; 全局最优; 复杂性;
Keywords Intelligent optimization algorithms;systemic integration;local search;global optimization;complexity;
