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基于差分进化的智能优化算法研究

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基于差分进化的智能优化算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-19页
  1.1 研究的目的和意义第9-10页
  1.2 进化计算与差分进化算法第10-13页
    1.2.1 进化算法第10页
    1.2.2 差分进化算法第10-13页
  1.3 差分进化算法研究现状及存在的不足第13-16页
    1.3.1 差分进化算法研究现状第13-16页
    1.3.2 差分进化算法存在的不足第16页
  1.4 本文研究的主要内容和结构框架第16-19页
第二章 改进的多种群集成差分进化算法第19-51页
  2.1 引言第19-20页
  2.2 相关工作第20-22页
  2.3 改进的多种群集成差分进化算法(IMPEDE)第22-27页
    2.3.1 概述第22-24页
    2.3.2 改进的基于多种群的变异策略集成方法第24-25页
    2.3.3 改进的参数适应方法第25-26页
    2.3.4 复杂度分析第26-27页
  2.4 实验结果与分析第27-45页
    2.4.1 实验参数设置第27页
    2.4.2 测试函数集第27-28页
    2.4.3 在30维IEEECEC2005系列上结果比较分析第28-36页
    2.4.4 在10维和50维IEEECEC2017系列测试函数上结果比较分析第36-45页
  2.5 讨论第45-48页
  2.6 应用IMPEDE解决HYDROTHERMAL调度问题第48-49页
  2.7 本章小结第49-51页
第三章 基于分解和多策略变异的多目标差分进化算法第51-64页
  3.1 引言第51-52页
  3.2 相关背景第52-53页
    3.2.1 多目标问题第52-53页
    3.2.2 基于Tchebycheff多目标分解方法第53页
  3.3 基于分解和多策略变异的多目标差分进化算法第53-58页
    3.3.1 多目标分解方法第53-54页
    3.3.2 高效非支配排序第54-55页
    3.3.3 多策略变异操作第55-56页
    3.3.4 MODE/DMSM算法第56-57页
    3.3.5 时间复杂度分析第57-58页
  3.4 仿真实验及结果分析第58-63页
    3.4.1 测试函数及评价标准第58页
    3.4.2 实验参数设置第58-59页
    3.4.3 实验结果分析第59-63页
  3.5 本章小结第63-64页
第四章 基于替换和重置机制的多策略变异约束差分进化算法第64-75页
  4.1 引言第64-65页
  4.2 相关工作第65页
    4.2.1 约束问题第65页
    4.2.2 可行性规则第65页
  4.3 基于替换和重置机制的多策略约束差分进化算法第65-69页
    4.3.1 多策略变异操作第65-67页
    4.3.2 替换和重置机制第67-68页
    4.3.3 MCODE算法第68页
    4.3.4 复杂度分析第68-69页
  4.4 仿真实验及结果分析第69-74页
    4.4.1 测试函数和实验测试参数第69页
    4.4.2 实验结果分析第69-74页
  4.5 本章小结第74-75页
第五章 论文总结和展望第75-77页
  5.1 论文的工作总结第75-76页
  5.2 今后的研究工作展望第76-77页
参考文献第77-84页
读研期间参加的科研项目和研究成果第84-85页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第84页
攻读硕士学位期间的研究成果第84-85页
致谢第85页

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