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基于粒子群算法的线性规划问题的研究

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基于粒子群算法的线性规划问题的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-14页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-11页
  1.3 研究内容第11-12页
  1.4 论文组织结构第12-13页
  1.5 小结第13-14页
第2章 关键技术介绍第14-24页
  2.1 PSO算法简介第14-15页
  2.2 PSO算法研究现状第15-16页
  2.3 PSO算法原理第16-18页
  2.4 重要参数解析第18-19页
  2.5 PSO算法伪代码及流程图第19-20页
    2.5.1 PSO算法伪代码第19页
    2.5.2 PSO算法流程图第19-20页
  2.6 PSO模块实现第20-21页
  2.7 约束处理算法以及数学模型第21-22页
    2.7.1 约束处理转化第21-22页
    2.7.2 数学模型第22页
  2.8 小结第22-24页
第3章 基本粒子群算法改进策略及关键问题第24-31页
  3.1 基本定义第24页
  3.2 粒子群动态改变惯性权重系数第24-25页
  3.3 适应度第25-26页
  3.4 基于距离向量的妥协算法第26-27页
  3.5 基于距离向量的妥协算法步骤第27页
  3.6 改进粒子群算法的线性问题第27-29页
    3.6.1 自适应调整策略第27-29页
    3.6.2 改进算法第29页
  3.7 小结第29-31页
第4章 设计分析与实现第31-35页
  4.1 实验环境第31页
    4.1.1 硬件环境第31页
    4.1.2 软件环境第31页
  4.2 实验数据第31-32页
  4.3 程序里面重要参数解析第32-34页
    4.3.1 Rosenbrock函数第32-33页
    4.3.2 初始化函数第33-34页
  4.4 小结第34-35页
第5章 数据测试与分析第35-46页
  5.1 参数设置第35-44页
  5.2 数据对比分析第44-45页
  5.3 小结第45-46页
第6章 结论与展望第46-49页
  6.1 总结第46-47页
  6.2 展望第47-49页
参考文献第49-52页
致谢第52页

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