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人工鱼群混合智能优化算法及其应用研究

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人工鱼群混合智能优化算法及其应用研究
论文目录
 
致谢第1-6 页
摘要第6-7 页
ABSTRACT第7-9 页
目录第9-12 页
第一章 绪论第12-22 页
  · 课题的背景及研究意义第12-13 页
  · 智能优化算法介绍第13-17 页
  · 单纯智能优化算法的局限性分析第17-18 页
  · 混合智能优化算法的研究现状第18-19 页
  · 本文主要研究内容第19-22 页
第二章 人工鱼群算法的参数分析与改进策略第22-34 页
  · 引言第22-23 页
  · 人工鱼群算法描述第23-24 页
    · 定义第23 页
    · 行为描述第23-24 页
    · 行为选择第24 页
    · 算法描述第24 页
    · 算法收敛性分析第24 页
  · 参数分析和仿真研究第24-31 页
    · 感知距离(Visual)第25-26 页
    · 步长(Step)第26-28 页
    · 拥挤度因子(δ)第28-29 页
    · 人工鱼的个体数目(N)第29-30 页
    · 随机移动试探次数(Trynumber)第30 页
    · 参数设置的基本原则第30-31 页
  · 人工鱼群算法的改进策略第31-32 页
    · 分段寻优策略和变参数寻优策略第31 页
    · 人工鱼群算法改进策略描述第31-32 页
  · 本章小结第32-34 页
第三章 混合智能优化算法(HIOA)第34-46 页
  · 引言第34 页
  · 函数优化问题第34-35 页
  · 禁忌搜索算法和遗传算法第35-37 页
    · 禁忌搜索算法第35-36 页
    · 遗传算法的交叉机制第36-37 页
  · 禁忌与鱼群混合智能优化算法(HIOA-TSFA)第37-43 页
    · HIOA-TSFA算法描述第37-38 页
    · HIOA-TSFA算法步骤第38-39 页
    · HIOA-TSFA流程图第39 页
    · 算例和仿真研究第39-43 页
  · 遗传与鱼群混合智能优化算法(HIOA-GFA)第43-45 页
    · HIOA-GFA算法描述第43-44 页
    · HIOA-GFA算法步骤第44-45 页
    · HIOA-GFA流程图第45 页
  · 本章小结第45-46 页
第四章 HIOA在多目标优化问题中的应用研究第46-56 页
  · 引言第46 页
  · 多目标优化问题第46-50 页
    · 多目标优化问题的描述第46-47 页
    · 多目标优化现状第47 页
    · 传统的多目标优化方法第47-49 页
    · 多目标智能优化算法第49-50 页
  · HIOA-TSFA多目标优化问题应用第50-52 页
    · 算法基本思想第50-51 页
    · 算法步骤第51-52 页
  · 算例和仿真研究第52-55 页
  · 本章小结第55-56 页
第五章 HIOA在参数估计中的应用研究第56-62 页
  · 引言第56 页
  · 解决参数估计问题的HIOA-GFA算法第56-58 页
    · 非线性系统的问题描述第56-57 页
    · HIOA-GFA算法在参数估计中的应用第57-58 页
  · 算例和仿真研究第58-61 页
    · 无噪声条件下仿真研究第58-60 页
    · 白噪声条件下仿真研究第60-61 页
  · 本章小结第61-62 页
第六章 HIOA在组合优化问题中的应用研究第62-74 页
  · 引言第62-63 页
  · 人工鱼群算法在组合优化问题中的描述第63-65 页
    · 组合优化问题的数学模型第63 页
    · 距离和邻域的概念第63-64 页
    · 人工鱼群算法在组合优化问题中的描述第64-65 页
  · 解决TSP问题的HIOA-GFA算法第65-68 页
    · 去交叉局部优化策略第65-66 页
    · HIOA-GFA算法步骤第66-68 页
    · HIOA-GFA流程图第68 页
  · 仿真研究和参数分析第68-73 页
    · 算例和仿真研究第68-70 页
    · 参数Visual对算法性能的影响第70-71 页
    · 参数Trynumber对算法性能的影响第71-72 页
    · 人工鱼数目N对算法性能的影响第72-73 页
  · 本章小结第73-74 页
第七章 总结与展望第74-76 页
  · 研究工作总结第74-75 页
  · 研究工作展望第75-76 页
参考文献第76-82 页
作者简介第82-84 页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研工作第84 页

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