基于模仿退火机制的微粒群算法在城市土地空间布局中的研究与利用

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基于模仿退火机制的微粒群算法在城市土地空间布局中的研究与利用

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毕业论文范文题目：基于模仿退火机制的微粒群算法在城市土地空间布局中的研究与利用，论文范文关键词：基于模仿退火机制的微粒群算法在城市土地空间布局中的研究与利用
基于模仿退火机制的微粒群算法在城市土地空间布局中的研究与利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：微粒群优化算法(PSO)是由Kennedy跟Eberhart于1995年提出的一种基于迭代的优化算法,体系初始化为一组随机解,通过某种方法迭代寻找全局最优解。该算法与遗传算法(GA)比拟,简单轻易实现,不穿插跟变异操作,需调剂的参数未多少,收敛速度快。现已广泛利用于目标函数优化、动态环境优化、神经网络练习等诸多范畴,并在IEEE进化打算年会(IEEEAnnualConferenceOfEvolutionaryComputation,CEC)上作为一个独破的研究分枝。协同进化算法是近十多少年来在协同进化论基本上发展起来的一类新的进化算法。协同进化算法与传统进化算法的差别在于:协同进化算法在进化算法的基本上,考虑了种群与种群之间、种群与环境之间在进化过程中的和谐。因为协同进化算法存在（文章此处忽略..）诸多优胜性,越来越多的学者对它进行了研究,协同进化已成为当前进化打算的一个热点问题。模仿退火算法是1982年由S.Kirkpatrick等人提出的一种模仿金属退火机理而树破的随机优化方法。它是源于对固体退火过程的直接简单模仿而树破的一种通用随机搜查技巧,存在较强的部分搜查才能,并能避免陷入部分最优解。恰是因为这种上风的存在,人们成功地将该思维引入组合优化实际,近年来该算法引起了大范围优化设计、数值分析、复杂布局等范畴广泛的器重。城市化是当今发展中国度存在的一种广泛景象,它表示为新城镇的构成、旧城市的扩大跟农业人口改变为非农业人口等,这样编制城市用地打算打算就成为打算师们常常须要面临的一项重要任务。怎么去产生城市用地打算打算跟如何去评估并抉择最好打算是他们要解决的具体问（此处忽略..）题之一。对某个地区而言,可行的城市打算打算是很多的,咱们逐个找出这些打算是不可行的,也是不事实的。目前,打算师们常只能根据定性方法选取候选打算,选取的过程被称为是“黑箱”操作,成果是主观的、所得打算的数量是很少的。在实际中,或者存在更好的打算不被发明,所以寻求有效的体系的方法长短常必要的、急切的。城市用地打算,也就是城市土地的空间布局(或空间配置)问题属于资源调配问题,存在组合挑衅。目前解决这类问题的方法重要有两类:正确算法(ExactAlgorithms)跟启发式算法(HeuristicAlgorithms)。正确算法包含线性打算、0～1整数打算等;启发式算法有遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)、模仿退火算法(SimulatedAnnealing,SA)、禁忌算法(T（文章此处忽略..）abuSearch)跟人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)等。这些算法大多属于进化算法,所以说,城市用地打算问题发展到今天,进化打算方法已经成为最重要的打算方法之一。本文致力于研究将微粒群算法跟协同进化算法、模仿退火算法相结合,树破一个基于模仿退火机制的多微粒群协同进化模型,并将其利用到城市土地空间布局中。本文的重要工作为:1.提出了一个基于模仿退火的多微粒群协同进化算法。传统的PSO算法简单且易于程序实现,存在良好的收敛机能,但也存在易陷入部分极值点,进化后期收敛慢,精度较差等毛病。为了克服这些毛病,本文将模仿退火思维跟多微粒群协同进化思维有机地结合起来,提出基于模仿退火机制的多微粒群协同进化算法。仿实在例表明,该算法不仅能加强微粒群算法（略..）的全局收敛性,还能加快进化速度。2.构造了一个城市土地打算的多目标适应度函数。城市土地利用变迁是一个多变量、多目标、受多种因素影响制约的复杂过程。因此,土地利用优化是一个典范的多目标决定问题,以某一个单一目标作为其优化的方向,显然不公道。本文从土地功能和谐性、土地比例和谐性、各类城市用地在整体空间分布的和谐等多个方面对城市的土地利用状况进行评估,据此分析土地利用构造调配模型,定义其目标函数。3.求解城市土地利用的优化打算。利用基于模仿退火的多微粒群协同进化算法对城市土地空间布局的目标函数进行优化,利用VC++.NET2003在WindowsXP平台上实验,生成了公道的布局打算,成果令人满意。

以上为本篇毕业论文范文基于模仿退火机制的微粒群算法在城市土地空间布局中的研究与利用的介绍部分。

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