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研究生:陳信村
研究生(外文):Hsin-Tsun Chen
論文名稱:內嵌粒子群聚最佳化的基因演算法則之研究
論文名稱(外文):The Research of New Particle Swarm Optimization Method Based on Genetic Algorithm
指導教授:俞克維俞克維引用關係
指導教授(外文):Ker-Wei Yu
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄海洋科技大學
系所名稱:輪機工程研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:100
中文關鍵詞:基因演算法粒子群聚最佳化演算法內嵌粒子群聚最佳化的基因演算法則
外文關鍵詞:genetic algorithmparticle swarm optimizationGA based PSO algorithm
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在本論文中,吾人提出一種結合基因演算法(Genetic algorithm)與粒子群聚最佳化(Particle swarm optimization)演算法的最佳化演算法則,稱之為內嵌粒子群聚最佳化的基因演算法則(GA-based PSO algorithm)。其主要想法是根據實數連續型基因(Real-number continuous genetic algorithm)演算法與粒子群聚最佳化演算法作為基礎,將分配(Distribution)、選擇(Selection)、線性遞減權重法(Linearly decreasing weight method)以及突變(Mutation)等過程導入粒子群聚最佳化演算法內。它沒有基因演算法在執行時所需要花費龐大的計算時間與粒子群聚最佳化演算法在搜尋全域最佳解過程中,粒子易陷入局部最佳區域的問題。
在本研究中將內嵌粒子群聚最佳化的基因演算法則應用到四種不同複雜程度之測試函數以及三種不同類型的受控系統,藉以展現內嵌粒子群聚最佳化的基因演算法則與傳統演算法的優異性。
In this study, a new intelligent optimization algorithm, namely, embedded particle swarm optimization (PSO) with genetic algorithm (GA) is investigated. The basic motivations of proposed algorithm is combine real number continuous genetic algorithm with distribution, selection, mutation, and linearly decreasing weight method into particle swarm optimization algorithm. It is more effective on fast computing and avoids the local minimum problem.
The proposed algorithm, compare to the traditional particle swarm optimization and genetic algorithm, is exam by four benchmark problems and three difference type control systems to demonstrations the powerful ability.
中文摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 X
符號目錄 XI
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機及方法 2
1.3 文獻回顧 3
1.4 論文大綱 5
第二章 基因演算法概論 6
2.1 二進制離散型基因演算法的基本觀念 7
2.1.1 編碼與解碼過程 7
2.1.2 選擇過程 8
2.1.3 交配過程 9
2.1.4 突變過程 12
2.1.5 收斂條件或停止條件 12
2.2 二進制離散型基因演算法之流程 13
2.3 實數連續型基因演算法 14
2.3.1 選擇過程 15
2.3.2 交配過程 15
2.3.3 突變過程 15
2.3.4 收斂條件或停止條件 16
2.4 實數連續型基因演算法之流程 16
第三章 粒子群聚最佳化演算法概論 19
3.1 粒子群聚最佳化演算法的基本觀念 20
3.2 粒子群聚最佳化演算法之流程 23
第四章 內嵌粒子群聚最佳化的基因演算法則 26
4.1 內嵌粒子群聚最佳化的基因演算法則基本概念 27
4.2 內嵌粒子群聚最佳化的基因演算法則之流程 29
第五章 數值模擬與結果 33
5.1 ..Rosenbrock測試函數測試結果 34
5.2 ..Ackley測試函數測試結果 39
5.3 ..Griewank測試函數測試結果 44
5.4 ..Schwefel測試函數測試結果 49
第六章 PID控制器設計之應用 54
6.1 ..PID控制器介紹 55
6.2 基因演算法基於PID控制器之架構 64
6.3 粒子群聚最佳化演算法基於PID控制器之架構 66
6.4 內嵌粒子群聚最佳化的基因演算法則基於PID控制器之架構 68
6.5 模擬結果比較 70
第七章 結論與未來展望 79
參考文獻 81
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