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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
本篇论文共
51
页,
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