导读:本文包含了多方法协作论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多方法协作,免疫进化算法,多种群,模式搜索法
多方法协作论文文献综述
郭忠全,罗文彩,陈小前[1]（2012）在《多方法协作免疫进化算法研究》一文中研究指出为提高免疫进化算法的全局寻优能力并降低计算复杂度,提出了多方法协作免疫进化算法。对免疫进化算法进行了改进。考虑抗体个体差异性,将抗体种群划分为精英、普通和劣等子群,对其分别执行高斯变异、均匀变异和消亡更新等差别化操作,增强了算法全局搜索能力。模式搜索法的探测和模式移动策略由单步交替改为贪婪下降,加快了算法收敛速度。将模式搜索法作为局部搜索工具嵌入免疫进化流程,同时采用免疫进化信息指导模式搜索法的初始点和参数设置,实现多方法协作优化。采用经典测试函数和某星载电子设备布局优化问题对算法进行了测试,测试结果表明算法寻优能力和收敛速度优于免疫进化算法,计算复杂度有显着下降。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2012年14期）
王源博[2]（2011）在《多方法协作优化方法研究》一文中研究指出多学科设计优化(MDO)，是随着航空航天产业的发展而兴起的一门较新的科学技术，目前已经成为国际工业设计界的一个新的研究领域，它用于解决复杂工程系统的大规模优化设计问题。而MDO算法是MDO领域内重要的研究方向，研究新的搜索机制，发掘新的搜索策略是目前MDO算法研究的一个热点。多方法协作优化方法是罗文彩博士提出的一种新的优化策略，在该领域的研究以及成果相对较少。本文以此为契机，对多方法协作优化方法进行了深入分析、研究和完善。本文的主要研究工作包括：1)对目前比较常见的优化算法（包括传统算法和现代智能优化算法）进行分析和比较，明确了其特有的搜索机制及搜索过程和各种算法的异同，总结了它们的优缺点。2)在对多方法协作优化（MCOA）方法基本理论深入研究的基础上，对不同协作方式构成的协作优化方法的收敛性进行了理论证明，从而使MCOA的理论体系得到了进一步完善。3)选择遗传算法及Nelder-Mead法，采用串联方式构成串联协作优化方法，使用该方法对六个典型的优化测试函数进行了优化计算，对实验结果进行了深入分析和总结，探索了不同的协作策略尤其是迭代步数对其优化结果的影响，结果表明，在合理的参数设置下，该方法是可行的、有效的。4)将基于遗传算法及Nelder-Mead法的串联协作法应用到某RLV机翼平面参数设计优化问题中，对其重量学科的模型进行了优化，再次以实例表明了该方法的可行性和有效性。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2011-12-01）
姜磊,冯斌,孙俊[3]（2009）在《基于量子粒子群算法的多方法协作优化方法》一文中研究指出介绍粒子群算法和具有量子行为的粒子群优化算法QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)。针对QPSO在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了基于QPSO算法的多方法协作优化算法,将QPSO算法与进化规划EP(Evolutionary Programming)算法协作。实验结果表明,改进算法在收敛性和取得最优值方面优于PSO算法和QPSO算法。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2009年02期）
罗文彩,陈小前,王振国[4]（2008）在《多方法协作优化方法研究》一文中研究指出提出一种新的优化方法一多方法协作优化方法。该方法基于已有优化方法体系,在分析优化问题的优化特性基础上,选择可以进行优化和协作的若干优化方法以并联、串联、串并联和嵌入四种协作策略中的一种策略进行优化方法的多次优化和协作。理论分析与典型全局优化函数测试表明,多方法协作优化方法相对于传统的单个优化方法在复杂优化问题求解方面具有明显的优越性,相对于单个优化方法有明显的全局最优优势,适合于求解飞行器总体设计等复杂工程系统优化问题。(本文来源于《2008’“先进集成技术”院士论坛暨第二届仪表、自动化与先进集成技术大会论文集》期刊2008-11-01）
杨维维,陈小前,姚雯,罗文彩[5]（2006）在《基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计》一文中研究指出针对飞机总体优化设计中存在目标函数与变量之间没有显式关系式等问题,在建立包含推进、气动、性能及重量四个学科的飞机总体设计模型的基础上,采用遗传算法、模式搜索法和Powell法结合的多方法协作优化策略实现了飞机总体参数的优化;并对优化方案进行参数灵敏度分析,优化后飞机正常起飞总重较优化前降低11.6%,优化效果显着。分析结果表明了基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计的有效性。(本文来源于《航空计算技术》期刊2006年06期）
朱延广[6]（2006）在《支持多方法协作的导弹总体设计优化框架研究》一文中研究指出信息化军事变革促进了导弹作战运用方式的变化,也对导弹总体设计提出了更高更严格的标准,要求导弹总体设计能够满足性能、周期、费用、适应性、可靠性等多方面的综合优化指标。然而工程实践表明,单一方法往往不能满足复杂的应用需求,而多方法协作优化在实际应用中具有比较好的优化性能,因此引起了广泛的关注,成为当前优化计算领域的研究热点之一。然而多方法协作在导弹总体设计优化问题中使用时,存在参与协作的优化方法选择以及多方法协作优化方案调度执行自动化的问题。针对上述问题,本文提出支持多方法协作的导弹总体设计优化框架,并且对其关键技术进行了深入研究,期望在一定程度上解决多方法协作使用中存在的上述问题,促进总体设计优化效率与水平的提高。论文的主要创新工作可以概括为以下叁个方面:①支持多方法协作的导弹总体设计优化框架分析多方法协作优化在导弹总体优化设计中使用时,参与协作的优化方法评价选择和多方法协作优化方案调度的需求,研究基于多方法协作的导弹总体设计优化框架,并给出参考过程,在此基础上阐述参与协作的优化方法评价选择和多方法协作优化方案调度等关键技术的基本思想。②基于适用性评价和协作策略的优化方法选择针对多方法协作优化中参与协作的优化方法评价选择需求,首先利用层次分析法研究优化方法的适用性评价方法,然后与协作策略相结合研究优化方法的选择技术,从而满足多方法协作优化的应用需求,促进总体设计优化效率的提高。③基于有向图的多方法协作优化方案调度针对多方法协作优化方案调度多样化的需求,论文借鉴并行计算任务调度中的图论思想,在优化方法组件化的基础上,研究基于有向图的多方法协作优化方案调度技术,支持各优化方法调度执行的自动化,促进总体设计优化效率的提高。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2006-11-01）
郭忠全,罗文彩,陈小前[7]（2006）在《基于串联协作的多方法协作优化方法》一文中研究指出为更好地求解复杂优化问题的全局最优解,提出了基于串联协作的多方法协作优化方法。它采用串联方式组织各个优化方法之间的协作。各个优化方法在每次协作中进行若干次优化,每一优化方法在优化过程中及优化结果中包含的优化信息被用于其它优化方法中,以提高整体优化性能。选择了遗传算法、模式搜索法和Powe ll法等叁个直接优化方法进行串联协作组成的多方法协作优化方法的设计,并对其优化特性进行了深入的理论分析。最后,用叁个复杂多维函数对算法性能进行了测试。计算实例表明,基于串联协作的多方法协作优化方法取得了优于单个优化方法的全局最优特性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2006年08期）
罗文彩,罗世彬,陈小前,王振国[8]（2005）在《导弹总体设计多方法协作优化》一文中研究指出针对导弹总体优化设计中存在目标函数与变量之间没有显式关系式、优化方法与优化问题之间的优化特性不确定的问题,提出采用遗传算法、模式搜索法和Pow e ll法结合的多方法协作优化方法。算例研究表明,多方法协作优化可以取得优于单个优化方法的全局最优特性,是一个可行的求解优化问题最优解的全局最优优化方法,适合于求解优化目标函数性质不确定的复杂优化问题。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2005年03期）
罗文彩,罗世彬,陈小前,王振国[9]（2005）在《多方法协作优化算法协作策略研究》一文中研究指出为充分发挥多方法协作优化的优势,研究了多方法协作优化算法的协作策略特性。比较了采用并联、串联、串并联和嵌入协作策略的多方法协作优化方法的不同优化特性,得出协作策略选择的一般准则。以典型全局优化测试问题进行了分析验证。研究表明,多方法协作比单独优化方法更具优势;合理选择协作策略,可以进一步提高多方法协作优化方法的优化特性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2005年07期）
罗文彩,陈小前[10]（2005）在《并行计算的多方法优化协作》一文中研究指出为快速有效的求解导弹等飞行器的总体优化设计问题,提出了并行计算的多方法协作优化方法,采用主从方式组织局域网内的多台计算机进行并行计算,利用参与协作的优化方法的协作效应提高优化性能。并将其成功应用于导弹总体设计。计算实例表明,并行计算的多方法协作优化方法取得了优于单个优化方法的全局最优特性,显着提高了多方法协作优化方法的计算速度,非常适合求解导弹等飞行器总体优化设计等复杂优化问题。(本文来源于《第二十四届中国控制会议论文集（上册）》期刊2005-07-01）
多方法协作论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
多学科设计优化(MDO)，是随着航空航天产业的发展而兴起的一门较新的科学技术，目前已经成为国际工业设计界的一个新的研究领域，它用于解决复杂工程系统的大规模优化设计问题。而MDO算法是MDO领域内重要的研究方向，研究新的搜索机制，发掘新的搜索策略是目前MDO算法研究的一个热点。多方法协作优化方法是罗文彩博士提出的一种新的优化策略，在该领域的研究以及成果相对较少。本文以此为契机，对多方法协作优化方法进行了深入分析、研究和完善。本文的主要研究工作包括：1)对目前比较常见的优化算法（包括传统算法和现代智能优化算法）进行分析和比较，明确了其特有的搜索机制及搜索过程和各种算法的异同，总结了它们的优缺点。2)在对多方法协作优化（MCOA）方法基本理论深入研究的基础上，对不同协作方式构成的协作优化方法的收敛性进行了理论证明，从而使MCOA的理论体系得到了进一步完善。3)选择遗传算法及Nelder-Mead法，采用串联方式构成串联协作优化方法，使用该方法对六个典型的优化测试函数进行了优化计算，对实验结果进行了深入分析和总结，探索了不同的协作策略尤其是迭代步数对其优化结果的影响，结果表明，在合理的参数设置下，该方法是可行的、有效的。4)将基于遗传算法及Nelder-Mead法的串联协作法应用到某RLV机翼平面参数设计优化问题中，对其重量学科的模型进行了优化，再次以实例表明了该方法的可行性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多方法协作论文参考文献
[1].郭忠全,罗文彩,陈小前.多方法协作免疫进化算法研究[J].计算机工程与应用.2012
[2].王源博.多方法协作优化方法研究[D].南昌航空大学.2011
[3].姜磊,冯斌,孙俊.基于量子粒子群算法的多方法协作优化方法[J].计算机应用与软件.2009
[4].罗文彩,陈小前,王振国.多方法协作优化方法研究[C].2008’“先进集成技术”院士论坛暨第二届仪表、自动化与先进集成技术大会论文集.2008
[5].杨维维,陈小前,姚雯,罗文彩.基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计[J].航空计算技术.2006
[6].朱延广.支持多方法协作的导弹总体设计优化框架研究[D].国防科学技术大学.2006
[7].郭忠全,罗文彩,陈小前.基于串联协作的多方法协作优化方法[J].计算机仿真.2006
[8].罗文彩,罗世彬,陈小前,王振国.导弹总体设计多方法协作优化[J].弹箭与制导学报.2005
[9].罗文彩,罗世彬,陈小前,王振国.多方法协作优化算法协作策略研究[J].系统工程与电子技术.2005
[10].罗文彩,陈小前.并行计算的多方法优化协作[C].第二十四届中国控制会议论文集（上册）.2005