多维连续参数的随机试验蚁群算法优化反演分析
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1000-7598.2007.12.020

  • 【摘要】

    针对一般蚁群算法难以求解优化反演中的多维连续参数优化问题,借鉴进化思想,提出随机试验蚁群算法求解多维连续参数全局优化问题的方法.该方法主要运用随机试验求出每个参数的任一水平对目标函数的影响度,以此影响度为蚂蚁选择下一个参数水平的能见度,从而确定参数水平被选中的概率.同时考虑到当参数被划分的水平很多时目标函数收敛较慢的缺点,提出用方差分析法来确定参数的水平对目标函数的影响是否显著,将对目标函数影响不... 展开>>针对一般蚁群算法难以求解优化反演中的多维连续参数优化问题,借鉴进化思想,提出随机试验蚁群算法求解多维连续参数全局优化问题的方法.该方法主要运用随机试验求出每个参数的任一水平对目标函数的影响度,以此影响度为蚂蚁选择下一个参数水平的能见度,从而确定参数水平被选中的概率.同时考虑到当参数被划分的水平很多时目标函数收敛较慢的缺点,提出用方差分析法来确定参数的水平对目标函数的影响是否显著,将对目标函数影响不显著的参数水平其信息素设置为很小的值,从而加速目标函数的收敛.通过对一个岩土工程优化实例,表明了该算法的有效性. 收起<<

  • 【作者】

    吴祥松  朱合华  李晓军  王士民  徐前卫 

  • 【作者单位】

    同济大学

  • 【刊期】

    岩土力学 ISTIC EI PKU 2007年12期

  • 【关键词】

    随机试验  随机试验蚁群算法  多维连续空间优化  方差分析法  概率搜索 

  • 【基金项目】

    上海市学科科研项目