基于种群的随机优化算法研究及其在电磁场逆问题中的应用

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基于种群的随机优化算法研究及其在电磁场逆问题中的应用

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基于种群的随机优化算法研究及其在电磁场逆问题中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
致谢	第7-10页
1 绪论	第10-14页
1.1 课题背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.3 本文主要工作	第13-14页
2 电磁场基本理论与正问题数值分析的有限元法	第14-25页
2.1 电磁场基本理论	第14-17页
2.1.1 位函数	第15-16页
2.1.2 边值问题	第16-17页
2.2 有限元法(Finite Element Method)	第17-24页
2.2.1 有限元剖分及分片插值与基函数	第19-21页
2.2.2 变分问题的离散化与有限元方程	第21-23页
2.2.3 强制边界条件的处理	第23-24页
2.3 本章小结	第24-25页
3 粒子群算法与量子粒子群算法	第25-46页
3.1 粒子群算法的起源与基本原理	第25-29页
3.1.1 算法起源	第25页
3.1.2 基本原理	第25-29页
3.2 粒子群算法的发展历史	第29-35页
3.2.1 带惯性权重的PSO	第29-30页
3.2.2 种群拓扑	第30-33页
3.2.3 全息PSO(Fully Informed Particle Swarm)	第33-35页
3.3 量子粒子群算法的起源与基本原理	第35-44页
3.3.1 BBPSO	第35-37页
3.3.2 QPSO的起源	第37-38页
3.3.3 QPSO的基本原理	第38-44页
3.4 QPSO的发展历史	第44-45页
3.4.1 参数控制	第44页
3.4.2 种群多样性控制	第44-45页
3.4.3 引入新的搜索机制	第45页
3.5 本章小结	第45-46页
4 两种改进的QPSO	第46-57页
4.1 改进的量子粒子群算法	第46-50页
4.1.1 α控制策略	第46-47页
4.1.2 动态邻域结构	第47-48页
4.1.3 终止条件	第48-50页
4.2 自适应QPSO	第50-55页
4.2.1 α更新机制	第50-51页
4.2.2 D最优设计与种群再生机制	第51-55页
4.3 本章小结	第55-57页
5 应用实例与分析	第57-62页
5.1 TEAM Workshop Problem 22问题	第57-58页
5.2 计算结果与分析	第58-61页
5.2.1 计算结果	第58-60页
5.2.2 结果分析	第60-61页
5.3 本章小结	第61-62页
全文总结	第62-63页
参考文献	第63-67页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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