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基于选集特征的多峰函数极值识别算法研究

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基于选集特征的多峰函数极值识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-15页
  1.1 选题的背景及意义第9-11页
  1.2 国内外研究及发展现状第11-13页
  1.3 本文的具体工作及章节安排第13-15页
2 多峰函数优化算法第15-25页
  2.1 确定性算法第15-19页
    2.1.1 分支界定算法第15-16页
    2.1.2 填充函数算法第16-18页
    2.1.3 打洞函数算法第18-19页
  2.2 随机性算法第19-25页
    2.2.1 遗传算法第19-20页
    2.2.2 粒子群算法第20-21页
    2.2.3 小生境技术第21-25页
3 选集特征极值识别算法第25-39页
  3.1 引言第25-26页
  3.2 MSMF方法第26-28页
    3.2.1 选集特征基本概念第26-27页
    3.2.2 选集特征基本性质第27-28页
  3.3 等宽MSMF第28-34页
    3.3.1 等宽选集的概念第29-30页
    3.3.2 基于MSMF的极值定理第30-31页
    3.3.3 计算中的一些问题第31-34页
  3.4 多峰函数极值的识别第34-38页
    3.4.1 smY和smYw第34-36页
    3.4.2 基于MSMF的区域分割第36-38页
  3.5 MSMF算法第38-39页
4 仿真实验与结果分析第39-53页
  4.1 实验配置第39-42页
    4.1.1 运行环境与参数设置第39页
    4.1.2 测试函数第39-42页
    4.1.3 评价指标第42页
  4.2 实验结果及分析第42-46页
  4.3 MSMF算法时间复杂度分析第46-50页
  4.4 与随机性算法的对比分析第50-53页
5 总结与展望第53-55页
  5.1 总结第53-54页
  5.2 展望第54-55页
参考文献第55-61页
附录第61-70页
致谢第70-71页

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