非线性规划智能算法课件

非线性规划智能算法课件非线性规划算法及其融合：模拟退火，粒子群和遗传算法总结人：目录content非线性规划1算法介绍2算法融合3结果分析4不足后期工作5Page040781012什么是非线性规划？定义：如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数，则最优化问题就叫做非线性规划问题一般形式：2其中：是定义上的实值函数一般来说，非线性规划要比解线性规划要困难的多。也不像线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适用于各种问题的一般方法。传统方法：以最速下降法、牛顿法和共轭方向法等为代表；3效率高可靠性强成熟要求导数计算复杂陷...

非线性规划算法及其融合：模拟退火，粒子群和遗传算法总结人：目录content非线性规划1算法介绍2算法融合3结果分析4不足后期工作5Page040781012什么是非线性规划？定义：如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数，则最优化问题就叫做非线性规划问题一般形式：2其中：是定义上的实值函数一般来说，非线性规划要比解线性规划要困难的多。也不像线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适用于各种问题的一般方法。传统方法：以最速下降法、牛顿法和共轭方向法等为代表；3效率高可靠性强成熟要求导数计算复杂陷入局部最优VS智能优化方法4遗传算法遗传交叉和变异选择5123标准遗传算法步骤：（1）随机产生一个初始个体构成种群，并评价每个个体的适应度（fitnessvalue）（2）判断算法的收敛准则是否满足，若满足停止，输出结果；（3）根据适应度按照一定概率执行复制操作；（4）按照交叉概率执行交叉操作；（5）按照变异概率执行变异操作；（6）计算新种群适应度；（7）返回步骤2；粒子群算法6鸟群捕食标准粒子群算法思想：（1）随机产生一个初始个体构成种群，并评价每个个体的适应度（fitnessvalue）（2）判断算法的收敛准则是否满足，若满足停止，输出结果；（3）每个粒子根据两个方向更新自身：自己找到的最优解和所有粒子历代搜索的最优值；（4）找到这个方向后，每个粒子加速朝最优的区域“飞”去。初始位置距离食物近鸟脱离其他鸟概率跟随找到食物结果分析9模拟退火粒子群结果分析10模拟退火和粒子群融合结果分析10融合算法的问题：1.模拟退火将结果等级降至-3级别，粒子群的后期收敛速度限制了算法速度，拟通过改进算法验证效果；2.模拟退火的状态转移函数有不匹配现象，导致算法收敛速度较慢，合适转移函数；3.高维计算时融合算法验证，遗传算法正调程序，可应用与粒子群融合增强其寻优能力；

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