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改进的粒子群算法及其应用研究

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改进的粒子群算法及其应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
abstract第4-9页
第1章 绪论第9-14页
  · 智能算法概述第9-11页
  · 几种智能算法性能比较第11页
  · 粒子群优化算法研究现状第11-13页
    · 国内研究现状第11-12页
    · 国外研究现状第12-13页
  · 研究内容及组织安排第13-14页
第2章 研究基础第14-20页
  · 粒子群算法第14-16页
    · 粒子群算法起源第14-15页
    · 粒子群算法的基本原理第15-16页
    · 粒子群算法的基本流程第16页
    · 粒子群算法的主要特点第16页
  · 差分进化算法第16-19页
    · 差分进化算法起源第16-17页
    · 差分进化算法基本原理第17页
    · 差分进化算法的流程第17-18页
    · 差分进化算法流程图第18-19页
  · 本章小结第19-20页
第3章 粒子群算法的改进策略第20-26页
  · 算法改进需要第20页
  · 提高种群多样性的改进策略第20-21页
    · 免疫PSO模型第20-21页
    · 基于达尔文进化思想的DPSO模型第21页
  · 算法收敛速度的改进第21-22页
    · 选择操作的混合PSO第21-22页
    · 交叉操作的混合PSO第22页
  · 针对粒子停滞所做出的改进第22-25页
    · 拉伸技术(Stretching technique)的SPSO模型第22-23页
    · 检测到算法停滞后的处理方法第23-25页
  · 其它改进的粒子群优化算法第25页
    · 混沌PSO(Chaos PSO)模型第25页
    · 离散二进制PSO模型第25页
  · 本章小结第25-26页
第4章 自适应差分粒子群算法EPH第26-36页
  · 差分进化算法特点第26-28页
  · 简化粒子群优化算法第28页
  · 改进的粒子群优化算法第28-31页
    · 寻找局部极值粒子第29-30页
    · 寻找惰性粒子第30-31页
    · 对差分进化种群进行变异交叉操作第31页
  · 算法流程第31-32页
  · 仿真实验及结果分析第32-35页
    · 测试函数第32-34页
    · 实验环境和设置第34页
    · 实验结果与分析第34-35页
  · 本章小结第35-36页
第5章 粒子群算法在多目标优化问题中的应用第36-46页
  · 多目标优化问题概述第36-41页
    · 多目标问题的基本概念第36-38页
    · 传统的多目标优化方法第38-40页
    · 进化算法与多目标优化第40-41页
  · 多目标粒子群算法第41-43页
    · 算法概述第41-42页
    · 单目标粒子群与多目标粒子群算法的区别第42页
    · 多目标粒子群算法个体和全局极值选择方法第42-43页
    · 算法流程第43页
  · 仿真实验及结果分析第43-45页
    · 测试函数第43-44页
    · 实验环境和设置第44页
    · 实验结果与分析第44-45页
  · 本章小结第45-46页
第6章 总结与展望第46-47页
参考文献第47-51页
致谢第51页

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