融合粒子群优化和差分进化的混合智能算法研究

项目名称： 融合粒子群优化和差分进化的混合智能算法研究

项目编号： No.60962006

项目类型： 地区科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 金属学与金属工艺

项目作者： 高岳林

作者单位： 北方民族大学

项目金额： 18万元

中文摘要： 本项目主要内容有（1）对粒子群优化和差分进化的动态机理和寻优特点以及收敛性做深入分析与研究，开展这两个算法的自适应控制参数研究.（2）开展把模拟退火、免疫、蚁群、混沌等算法的优点融合于粒子群优化和差分进化的混合智能算法研究.（3）针对约束优化问题,把改进的粒子群优化、差分进化与罚函数法、分支定界法相融合，构造出具有确定性方法收敛特点又有进化算法群智能特点的全局优化混合智能算法.（4）针对非线性混合整数约束优化问题，研究约束违反度量函数构造和建立整数变量的有效处理规则以及混合编码技术，构造出混合智能优化算法.（5）针对多目标优化问题,构造优良的适应度函数和高效的Pareto 占优种群选择规则,提出多目标优化问题的融合粒子群优化和差分进化的混合智能算法. 本项目研究具有良好的理论价值和应用前景，可以解决经济与管理、图象处理与模式识别、数据挖掘与信息处理、生物计算等领域中的优化问题和相关问题.

中文关键词： 智能计算；粒子群优化（PSO）；差分进化（DE）；非线性优化；多目标优化

英文摘要：

英文关键词： Intelligent Computing；particle swarm optimization；differential evolution；nonlinear optimization；multi-objective optimization