连续禁忌搜索算法改进及应用研究

论文题目: 连续禁忌搜索算法改进及应用研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 系统工程

作者: 王明兴

导师: 钱积新,陈曦

关键词: 禁忌搜索,系统辨识,反馈神经网络

文献来源: 浙江大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本文对连续禁忌搜索算法作出改进，提出了两种改进的算法ITS和TS_SQP，并将改进的算法应用于系统辨识以及反馈神经网络的训练。本文主要的研究成果和创新点包括： 1) 对连续禁忌搜索算法进行改进，提出了改进的算法ITS。在ITS算法中，既考虑到多样性搜索策略，将当前点的邻域空间用一组同心超矩形进行划分，在每个外围同心超矩形中随机选取一个点组成部分邻域；又通过改进引入了特赦规则，在中心超矩形内也随机选取一定数量的点，与外围同心超矩形内选取的点共同组成当前点的邻域。通过对一些典型测试函数的仿真结果表明改进算法有助于更快、更精确的搜索到全局最优点。 2) 针对禁忌搜索算法局部搜索的随机性，首次提出了一种与SQP算法结合的禁忌搜索算法，TS_SQP。利用禁忌搜索算法的全局收敛性，结合SQP局部搜索快速收敛的能力，改善传统禁忌搜索算法的搜索能力，使禁忌搜索算法可以获得精确的最优点。在TS_SQP算法中，首先产生当前点的邻域，然后以邻域内的每个点为初始点运行SQP算法，所有收敛点构成新的邻域，最后运用TS规则更新当前点。仿真结果表明，与ITS比较，TS_SQP全局收敛的速度更快，获得的最优点更精确。 3) 将改进禁忌搜索算法(ITS、TS_SQP)应用于系统辨识，以改善传统的辨识办法存在局部极小等缺点，并实现了对包括滞后在内的所有参数同时辨识。通过对液位储罐模型、离散、连续以及高阶系统的仿真实验表明了算法的可行性及有效性。 4) 将改进的禁忌搜索算法(ITS、TS_SQP)应用于反馈神经网络的训练。其方法实质是将神经网络的训练问题转化为优化问题，利用禁忌搜索算法的全局寻优能力获得最优的神经网络权值与阈值。仿真实验表明了该方法具有很好的性能，并且简单易实现。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第1章绪论

1．1 禁忌搜索算法

1．1．1 背景

1．1．2 基本原理

1．1．3 研究进展

1．2 连续禁忌搜索算法

1．3 论文结构

第2章改进的连续禁忌搜索算法

2．1 引言

2．2 改进的禁忌搜索算法

2．2．1 邻域

2．2．2 禁忌规则

2．2．3 特赦规则

2．2．4 终止规则

2．2．5 算法流程

2．3 数值仿真

2．3．1 仿真函数

2．3．2 仿真结果

2．4 结论

第3章禁忌搜索与SQP相结合的优化算法

3．1 引言

3．2 TS与SQP的结合算法

3．3 数值仿真

3．3．1 算法TS_SQP与TS_SQP2的比较

3．3．2 TS_SQP算法与TS、SQP的比较

3．4 结论

第4章基于禁忌搜索算法的系统辨识

4．1 引言

4．2 禁忌搜索算法的辨识原理

4．3 数值仿真

4．3．1 液位储罐系统的辨识

4．3．2 离散系统的辨识

4．3．3 连续系统的辨识

4．3．4 高阶系统的辨识

4．4 结论

第5章禁忌搜索算法在反馈神经网络的应用

5．1 引言

5．2 反馈神经网络的训练

5．3 数值仿真

5．4 结论

第6章总结与展望

参考文献

致谢

作者读研期间发表和录用的论文

发布时间: 2005-04-15

参考文献

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