《智能优化算法解析》 课件 第4章-基于化学原理的智能优化算法.pptx

智能优化算法解析第4章基于化学原理的智能优化算法

4.1化学反应优化算法4.2人工化学反应优化算法4.3材料生成算法主要内容CONTENTS

4.1化学反应优化算法

44.1.1算法原理化学反应优化算法的核心思想是借鉴了化学反应的原理。化学反应的本质是系统不断寻找更稳定的状态，这个过程伴随着能量的释放。而优化问题的目标也是找到最优解，也就是目标函数的最小值。所以受此启发，2009年，Lam等人提出了化学反应优化(ChemicalReactionOptimization，CRO)算法，用于解决非确定性的优化问题。算法的实现是通过模拟化学反应中的分子运动、碰撞和反应过程，逐步逼近最优解。算法背景

54.1.2算法描述CRO算法本质上是模拟容器中分子发生化学反应的过程。算法通过模拟化学反应中分子的碰撞、分解、合成等过程，来有哪些信誉好的足球投注网站解空间并寻找最优解。主要组成部分为分子和基本反应。其中，分子包括分子结构、势能和动能。基本反应包括壁面无效碰撞、分解反应、分子间无效碰撞和合成反应。算法描述

64.1.2算法描述?分子

74.1.2算法描述在化学反应过程中，分子之间会发生一系列碰撞。分子可以彼此碰撞，也可以与容器的壁面发生碰撞。不同条件下的碰撞会引发不同的基本反应，每种反应都有其独特的方式来操纵涉及的分子能量。在CRO中实现了四种类型的基本反应(如图示)包括：壁面无效碰撞、分解反应、分子间无效碰撞和合成反应。基本反应

84.1.2算法描述?壁面无效碰撞?

94.1.2算法描述?分解反应

104.1.2算法描述?分解反应?

114.1.2算法描述?分解反应

124.1.2算法描述?分子间无效碰撞

134.1.2算法描述?合成反应

144.1.2算法描述壁面无效碰撞和分子间无效碰撞是单分子反应，前者在分子与容器壁碰撞时发生，后者则在分子间碰撞时发生。分解和合成反应涉及多个分子，且分解和合成的反应活性较高。无效碰撞通常导致小的势能变化，而分解和合成则可能导致显著的势能变化。在优化算法中，强化有哪些信誉好的足球投注网站(如壁面无效碰撞和分子间无效碰撞)侧重于已知的高质量区域，多样化有哪些信誉好的足球投注网站(如分解和合成)则允许算法探索新的、可能较远的区域，从而优化有哪些信誉好的足球投注网站过程。总结

154.1.3算法流程步骤1：初始化基本参数。步骤2：随机生成初始化种群。步骤3：决定是否发生碰撞。步骤4：决定执行分解或合成。步骤5：保存最优解。步骤6：判断是否达到最大迭代次数，若达到，则输出最优解，否则重复步骤2-6。算法流程图

164.1.3算法流程CRO是一种元启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法，能够通过分解和合成操作来动态调整解的数量。分解将一个分子拆分为多个，而合成将多个分子合并为一个。算法基于能量守恒的原则，利用不同的操作在分子间重新分配能量。具体来说，壁面无效碰撞和分子间无效碰撞用于局部有哪些信誉好的足球投注网站，通过引入buffer来减少分子逃离局部最小值的能力；而分解和合成操作则提供全局有哪些信誉好的足球投注网站，帮助避免陷入局部最小值。CRO算法的基本单位是分子，适合使用面向对象的编程语言实现，如C++和Java，通过创建和管理分子对象来执行不同的基本反应。总的来说，CRO算法通过组合和扩展不同的元启发式组件，为各种优化问题提供了一个灵活且有效的解决框架。算法特点

174.1.3算法流程CRO算法的灵感来自化学反应的“基本原理”，这与SA算法的“冶金退火”物理过程不同。CRO算法从微观上考察事物，而SA算法模仿的是宏观系统。CRO算法主要关注的是在不同分子之间从PE到KE的能量重新分配问题。而SA算法的核心是Metropolis条件。CRO算法是一种特殊的元启发式算法，其获得的最优解数量可能不止一个，并且解能够根据优化问题进行变化。然而，SA算法一次只保留一个最优解。与模拟退火算法的差异

184.1.4典型问题求解案例?求解最小值

194.1.4典型问题求解案例求解过程(1)分解操作函数(1)非有效碰撞操作函数

204.1.4典型问题求解案例求解过程(3)合成操作函数(4)间接非有效碰撞操作函数及非线性函数

214.1.4典型问题求解案例求解过程(5)参数初始化设置

224.1.4典型问题求解案例求解过程(6)CRO算法主循环

234.1.4典型问题求解案例求解过程

244.1.4典型问题求解案例求解过程(7)绘制收敛曲线

254.3.4典型问题求解案例求解过程实验结果如图所示。从收敛曲线可以看出，CRO算法在迭代初期，目标函数值先增加，然后迅速降低，并在后续迭代中保持了较好的稳定性

264.1.5前沿进展2014年，Bechikh等人提出了一种非支配排序化学反应优化算法，通过结合非支配排序和化学反应优化来解决多目标优化问题，设计了一个准线性时间复杂度的快速非支配排序算法以提高计算效率。202