混合微粒群算法研究及在随机规划中的应用

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混合微粒群算法研究及在随机规划中的应用

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混合微粒群算法研究及在随机规划中的应用

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-9 页
第一章绪论	第9-14 页
· 课题的背景及意义	第9-10 页
· 随机规划简介	第10 页
· 相关算法简介	第10-12 页
· 微粒群算法	第10-12 页
· 支持向量机	第12 页
· 论文主要研究内容及组织结构	第12-14 页
· 主要研究内容	第12-13 页
· 组织结构	第13-14 页
第二章随机规划综述	第14-20 页
· 随机规划发展概述	第14-15 页
· 随机规划的主要模型	第15-19 页
· 期望值模型	第15-17 页
· 机会约束规划	第17-18 页
· 相关机会规划	第18-19 页
· 随机规划求解方法概述	第19 页
· 本章小结	第19-20 页
第三章微粒群算法及支持向量机综述	第20-36 页
· 微粒群算法综述	第20-25 页
· 微粒群算法的起源	第20-21 页
· 微粒群算法的数学模型	第21-23 页
· 微粒群算法的实现流程	第23-24 页
· 微粒群算法的特点分析	第24-25 页
· 微粒群算法的改进现状	第25-27 页
· 参数设置相关改进	第25-26 页
· 离散二进制PSO	第26-27 页
· 混合微粒群算法	第27 页
· 微粒群算法的应用现状	第27-28 页
· 支持向量机综述	第28-35 页
· 理论基础	第29-31 页
· 支持向量回归机的实现	第31-33 页
· 支持向量回归机的特点	第33-34 页
· 支持向量机的改进现状	第34 页
· 支持向量机的应用现状	第34-35 页
· 本章小结	第35-36 页
第四章微粒群算法改进研究	第36-46 页
· 无效微粒重利用的 PSO	第36-42 页
· 引言	第36 页
· 算法设计思路	第36-37 页
· 算法实现流程	第37-38 页
· 算法仿真测试	第38-42 页
· 引入适应度速度的 PSO	第42-44 页
· 引言	第42-43 页
· 算法设计思路	第43 页
· 算法仿真测试	第43-44 页
· 本章小结	第44-46 页
第五章混合微粒群算法及其在随机规划中的应用	第46-56 页
· 引言	第46 页
· 混合微粒群算法的构造思路	第46-47 页
· 混合微粒群算法的具体应用	第47-55 页
· 随机期望值模型中的应用	第47-49 页
· 随机机会约束规划中的应用	第49-51 页
· 随机相关机会规划中的应用	第51-55 页
· 本章小结	第55-56 页
结论及进一步工作	第56-58 页
参考文献	第58-63 页
攻读硕士学位期间取得的学术成果	第63-64 页
致谢	第64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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