一类基于正态分布采样的全局优化算法研究任务书

 2021-08-20 12:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

对一些单峰值测、非线性试函数的代表特征进行分析,并且利用CMA-ES算法对这些测试问题进行数值实验测试。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

本文对一些单峰值测、非线性试函数的代表特征进行了分析,并且利用CMA-ES算法对这些测试问题进行数值实验测试;根据实验结果一致发现CMA-ES算法在解决非凸,非线性问题时具有全局性能好、寻优效率高的特点;实验时所用的策略参数均是建议值.

CMA-ES算法数值实验流程的第一步即是策略参数的设置.需要设置的参数一般有种群大小,父代个体数,重组权值以及自适应调整时所需的常量等策略参数的取值对算法的性能具有重要的影响.文献[1]中对上述参数进行了详细的讨论,并给出了各个参数的建议值;本文主要着眼于种群大小和父代个体数的不同取值对算法性能的影响展开讨论,针对不同问题探究策略参数对算法性能的影响.

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3. 主要参考文献

[1] N.Hansen. The CMA evolution strategy:A comparing review[C]//Towards a New Evolutionary Computation: Advances on Estimation of Distribution Algorithms. BERLIN: Springer, 2006: 75-102.

[2] 黄亚飞,梁昔明,陈义雄. 求解全局优化问题的正交协方差矩阵自适应进化策略算法 [J]. 计算机应用,2012,32(4):981-985.

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