熱動力學(xué)演化算法tdea及其進(jìn)展(參考版)
2025-05-14 03:20本頁面
【正文】 因此，在算法設(shè)計中的應(yīng)用剛剛開始 ? 重在運(yùn)用其原理，不要生搬硬套書本上的公式 ? 模型的建立很重要，既要注意到算法的種群畢竟是人工系統(tǒng)不是純自然的，又要與原理和理論相呼應(yīng) ? 統(tǒng)計力學(xué)理論結(jié)合動力系統(tǒng)理論可望成為演化算法理論分析的新方法 。 } 返回下一代種群 Pt＋ 1。j++) //在多次嘗試后找到本輪最好填充個體 計算若將 Pt＋ 1‘的第 j個個體填充到 Pt＋ 1后的自由能 F(Tt ,Pt＋ 1∪ {Pt＋ 1‘[j]}),并記 錄下本輪嘗試填充中使自由能最小的個體 Xjmin。i++) //采用貪婪策略逐次往 Pt＋ 1中填充 N個個體 { for(j=1。 for(i=1。熱動力學(xué)演化算法及其進(jìn)展 李元香 內(nèi)容提要 群智能算法研究的關(guān)鍵問題 熱力學(xué)與統(tǒng)計力學(xué) 動力系統(tǒng)與最優(yōu)控制 熱動力學(xué)算法框架 自由能極小與熱力學(xué)替換規(guī)則 與粒子群算法的融合 總結(jié)與展望 群智能算法研究的關(guān)鍵問題 回顧 ——早期遺傳算法以及相關(guān)演化算法 ?優(yōu)點(diǎn)：自組織、自適應(yīng)、普適性 ?理論：隱含并行、基因塊（建筑塊）假設(shè)、依概率收斂 — 基于 SGA的論證 ?缺點(diǎn)：過早收斂、適應(yīng)值平臺、欺騙性問題 ?癥結(jié)：選擇壓力與種群多樣性的關(guān)系 ?解決方法：從線性選擇策略到非線性選擇策略 適應(yīng)值變換、錦標(biāo)賽競爭選擇、 Boltzmann競爭選擇、 μ +λ 選擇 減緩選擇壓力，保持種群多樣性 現(xiàn)代 ——啟發(fā)式群智能算法：粒子群優(yōu)化、差分進(jìn)化、分布估計算法 ?優(yōu)點(diǎn)：實現(xiàn)簡單、普適性強(qiáng)、快速收斂、精度高 ?理論：動力學(xué)分析方法 ?缺點(diǎn)：過早收斂、局部搜索 ?癥結(jié)：種群多樣性與局部搜索、廣域探測與局部開采 ?解決方法： 2E（ Exploration amp。 Exploitation)權(quán)衡 增強(qiáng)搜索潛力，保持種群多樣性 熱力學(xué)與統(tǒng)計力學(xué) 研究對象 大量粒子組成的系統(tǒng) 熱現(xiàn)象和力的宏觀關(guān)系 熱力學(xué) 從粒子運(yùn)動研究宏觀關(guān)系 統(tǒng)計力學(xué) 基于宏觀觀測、實驗的唯象分析 基于運(yùn)動定律、假設(shè)的統(tǒng)計分析 系統(tǒng)的熱力學(xué)性質(zhì) 兩個方面 相輔相成 封閉系統(tǒng)：能量交換 孤立系統(tǒng)：與世隔絕 開放系統(tǒng)：充分交換 基本定律 ? 熱力學(xué)第一定律 系統(tǒng)內(nèi)能的變化等于其從環(huán)境傳遞的熱量與對外所作的功之差： dE=δQδA ，或 δQ=dE +δA， 即系統(tǒng)吸收的熱量等于系統(tǒng)內(nèi)能的增加與系統(tǒng)對外做功之和，對孤立系統(tǒng) dE=0，或 E=恒量 ——能量守恒定律 ? 熱力學(xué)第二定律 不可逆性 —兩個典型的現(xiàn)象 ——t以 t代換得到不同的方程 T溫
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