基于人工记忆原理的函数优化方法研究

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基于人工记忆原理的函数优化方法研究

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基于人工记忆原理的函数优化方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
· 课题研究的目的及意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-12页
· 国内外研究现状分析	第10-11页
· 研究现状存在的问题及解决办法	第11-12页
· 研究内容、目标以及解决的关键问题	第12-13页
· 研究内容和目标	第12-13页
· 解决的关键问题	第13页
· 论文结构和创新点	第13-15页
· 论文结构	第13-14页
· 创新点	第14-15页
第二章基于人工记忆原理的函数优化方法	第15-33页
· 引言	第15-16页
· 人工记忆优化算法的模型研究	第16-26页
· 记忆基本模型	第16-17页
· 算法场景设计	第17-19页
· 记忆算子设计	第19-21页
· 记忆与遗忘更新数学模型	第21-23页
· 人工记忆优化算法的构造	第23-26页
· 人工记忆算法的全局收敛性证明	第26-29页
· 实例研究及对比分析	第29-32页
· 结论	第32-33页
第三章基于人工记忆原理的蚁群函数优化方法	第33-45页
· 引言	第33页
· 基于记忆原理的蚁群算法模型研究	第33-42页
· 蚁群算法思想与记忆原理阐述	第34页
· 蚁群记忆优化模型工作原理	第34-36页
· 蚁群记忆优化模型元素	第36-38页
· 蚁群记忆优化模型记忆遗忘衰减与更新	第38-39页
· 蚁群信息素衰减与更新数学模型	第39-40页
· 蚁群记忆优化模型最优路径选择概率	第40-41页
· 蚁群记忆优化算法设计	第41-42页
· 实例研究及对比分析	第42-44页
· 结论	第44-45页
第四章基于记忆原理的粒子群函数优化方法	第45-58页
· 引言	第45页
· 基于记忆原理的粒子群模型研究	第45-55页
· 基于记忆原理的粒子群行为研究	第45页
· 基本粒子群算法思路	第45-46页
· 基于记忆原理的粒子群优化模型元素定义	第46-48页
· 基于记忆原理的粒子群优化模型记忆遗忘衰减和更新	第48-49页
· 基于记忆原理的粒子群优化模型实现方法构造	第49-52页
· 基于记忆原理的粒子群优化模型算法设计	第52-55页
· 实例研究及对比分析	第55-57页
· 结论	第57-58页
第五章总结与展望	第58-60页
· 本文工作总结	第58-59页
· 研究工作展望	第59-60页
参考文献	第60-63页
致谢	第63-64页
作者简介及研究生期间发表论文	第64页
作者简介	第64页
研究生期间发表论文	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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