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基于情绪人工记忆原理的函数优化方法的研究

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基于情绪人工记忆原理的函数优化方法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-18页
  · 课题研究的目的和意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-14页
    · 国内外研究现状分析第11-13页
    · 研究现状存在的问题及解决方法第13-14页
  · 研究内容和目标及拟解决的关键问题第14-15页
    · 研究内容和目标第14-15页
    · 解决的关键问题及解决方法第15页
  · 拟采取的研究方法与技术路线第15-18页
    · 拟采用的研究方法第15-16页
    · 拟采取的技术路线第16-18页
2 情绪认知函数优化算法研究第18-34页
  · 情绪认知理论第18-20页
    · 情绪与认知的定义第18-19页
    · 情绪与认知的关系第19-20页
  · ECOA算法设计第20-24页
    · 算法场景设计第20-21页
    · 行为选择算子设计第21-22页
    · 选择概率算子设计第22-24页
  · ECOA算法步骤第24-26页
  · ECOA算法的性能测试与分析第26-32页
    · 评价指标第26-27页
    · ECOA性能测试第27-29页
    · 各参数对算法性能的影响第29-32页
  · ECOA算法特性第32页
  · 本章小结第32-34页
3 基于记忆原理的改进情绪优化算法研究第34-52页
  · 记忆原理第34-35页
    · 记忆的基本模型第34-35页
    · 情绪记忆理论第35页
  · 记忆模型设计第35-43页
    · AEMA算法场景设计第35-38页
    · 遗忘与记忆更新数学模型第38-40页
    · AEMA算子设计第40-43页
    · AEMA算法特色第43页
  · 记忆原理改进的情绪优化算法第43-46页
  · 算法的性能测试与分析第46-50页
    · AEMA性能测试第46-48页
    · 各参数对算法性能的影响第48-50页
  · AEMA算法特点第50页
  · 本章小结第50-52页
4 实例对比与分析第52-72页
  · 智能优化算法介绍第52-56页
    · 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)第52-53页
    · 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)第53-54页
    · 进化差分群算法(Differential Evolution,DE)第54-55页
    · 人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)第55-56页
  · 测试函数说明第56-63页
  · ECOA算法对比分析第63-67页
    · 测试环境的选取和算法参数的设置第63-64页
    · 仿真结果第64-66页
    · 对比规则与结果第66-67页
  · AEMA算法对比分析第67-70页
    · 测试环境的选取和算法参数的设置第67页
    · 仿真结果第67-69页
    · 对比结果分析第69-70页
  · 本章小结第70-72页
5 总结与展望第72-74页
  · 总结第72-73页
  · 研究工作展望第73-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-80页
附录 攻读硕士研究生学习阶段发表论文第80页

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