基于记忆驱动机制的自适应差分算法研究

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基于记忆驱动机制的自适应差分算法研究

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基于记忆驱动机制的自适应差分算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 研究目的和意义	第11-12页
1.3 研究现状	第12-14页
1.4 本文研究内容和主要贡献	第14-15页
1.5 论文结构安排	第15-17页
第二章算法知识介绍	第17-24页
2.1 进化算法	第17-19页
2.1.1 进化算法基本原理	第17页
2.1.2 进化算法基本步骤	第17-18页
2.1.3 进化算法流程图	第18-19页
2.2 差分进化算法	第19-22页
2.2.1 差分算法基本知识	第19页
2.2.2 初始化操作	第19-20页
2.2.3 变异操作	第20页
2.2.4 交叉操作	第20页
2.2.5 选择操作	第20-21页
2.2.6 差分算法流程	第21-22页
2.3 多种差分变异策略	第22页
2.4 本章小结	第22-24页
第三章优劣策略以及自适应参数机制	第24-34页
3.1 算法改进的必要性	第24页
3.2 优劣策略的原理概述	第24-25页
3.3 优劣策略的集合选择和仿真分析	第25-28页
3.3.1 理论分析	第26-27页
3.3.2 仿真结果分析	第27-28页
3.4 自适应参数F和CR的选择	第28-29页
3.4.1 变异因子F的参数调整机制	第29页
3.4.2 交叉概率CR的参数调整机制	第29页
3.5 失败记忆存储操作	第29-31页
3.6 参数mF和mCR的讨论	第31-32页
3.7 本章小结	第32-34页
第四章基于优劣策略和自适应参数的混合差分算法	第34-48页
4.1 两种策略相结合的理论分析	第34页
4.2 算法流程及参数设定	第34-39页
4.2.1 算法流程	第35-36页
4.2.2 基准函数	第36-38页
4.2.3 参数设定	第38-39页
4.3 算法实验结果及性能分析	第39-46页
4.3.1 实验中采用的比较算法	第39页
4.3.2 最终结果比较与分析	第39-46页
4.4 本章小结	第46-48页
第五章基于二阶差分的记忆差分算法	第48-55页
5.1 二阶思想的理论分析	第48-49页
5.1.1 二阶导数思想的意义	第48页
5.1.2 二阶差分思想	第48-49页
5.2 二阶差分算法的核心操作	第49-50页
5.3 实验结果与仿真分析	第50-54页
5.3.1 测试函数与参数设定	第50-51页
5.3.2 实验中采用的比较算法	第51页
5.3.3 最终结果比较与分析	第51-54页
5.4 本章小结	第54-55页
第六章总结与展望	第55-58页
6.1 本文创新点与成果	第55-56页
6.2 进一步研究方向	第56-58页
参考文献	第58-61页
致谢	第61-63页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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