类电磁机制算法及其若干应用研究(管理科学与工程专业优秀论文).pdfVIP

摘要

全局优化的应用领域非常广泛，很多工程优化问题都可以归结为全局优化问题，这

极大促进了全局优化技术的兴起和发展。目前，在全局优化技术中，基于种群的随机搜

索方法得到了极大的关注与发展。

本文研究了一种新型的基于种群的随机全局优化方法——类电磁机制

（Electromagnetism-likeMechanism，EM）算法。该算法模拟电磁场中带电粒子的吸引

与排斥机制促使带电粒子向最优点移动，因此称为类电磁机制算法。本文主要研究了该

算法，对其进行了改进，并将其应用于高维函数优化、神经网络训练以及流水车间调度

等问题。

首先，概述了EM算法的原理和步骤。

其次，在函数优化问题的研究中，基于EM算法的特点和优化机制，提出了改进措

施——改变力的计算方式和引入移动系数，并通过实验测试和与其他经典的优化算法比

较，证明EM算法是一种很好的全局优化方法而且具有很好的发展潜质。

然后，针对传统神经网络训练算法易陷入局部最优、收敛缓慢等缺陷，提出了有效

的基于EM的神经网络训练算法，并很好的解决了Iris、Ionosphere、Breastcancer分类

问题。

接着，通过引入随机键的表达方法和替换较差粒子的方法，运用EM算法解决了流

水车间调度问题，使得EM算法可以求解离散型优化问题。

最后，总结全文，并对EM算法的研究和应用进行了展望。

关键词：全局优化，类电磁机制，函数优化，神经网络训练，流水车间调度

I

Abstract

typicalpopulation-basedstochasticsearchmethodgotgreatattentionanddevelopment.

Inthispaper,westudyanewpopulation-basedglobaloptimization

method—Electromagnetism-likeMechanism(EM).Themethodsimulatesthe

paperisresearchingEM,modifyingitandapplyingitinsomefields,suchasfunction

Firstly,thetheoryandtheschemeofEMalgorithmaregenerallypresented.

methods,wereachtheconclusionthatEMisrobustandhasgoodperspective.

Then,inordertoovercomingthebadtraitsofsometraditionaltrainingalgorithmsof

issuccessfullyappliedinIris,IonosphereandBreastcancerclassificationproblem.

Moreover,throughreplacingseveralworseparticlesweapplyEMtoflowshop

schedulingproblemsbyrandomkeyrepresentation,thenitlinksEMwithdiscrete

optimizationproblems.

Finally,theconclusionandperspectiveofEMisgiven.

Keywords:globaloptimization,Electromagnetism-likeMechanism,functionoptimization,

neuralnetworktraining,flowshopscheduling

II

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