基于演化算法的智能学习与优化方法的研究

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基于演化算法的智能学习与优化方法的研究

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基于演化算法的智能学习与优化方法的研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-14页
· 研究背景及意义	第8-9页
· 课题研究背景	第8页
· 课题研究意义	第8-9页
· 国内外研究动态及发展趋势	第9-11页
· 演化算法的研究现状	第9-10页
· 智能学习与优化的研究现状	第10-11页
· 亟待解决的问题	第11页
· 本文主要工作及创新	第11-12页
· 本文章节安排	第12-14页
第二章演化算法及优化的基本理论	第14-18页
· 遗传规划的基本理论	第14页
· 遗传算子的基本理论	第14-16页
· 选择算子	第14-15页
· 交叉算子	第15页
· 变异算子	第15-16页
· 遗传规划的基本流程	第16页
· 遗传规划的性能特征	第16页
· 多目标优化问题的基本理论	第16-17页
· 本章小结	第17-18页
第三章遗传算子对种群多样性影响的研究	第18-48页
· 种群多样性的基本理论	第18-20页
· 基因型多样性	第19页
· 表现型多样性	第19页
· 熵	第19页
· 伪同构	第19-20页
· 编辑距离	第20页
· 具体实现与流程图	第20-22页
· 仿真实验	第22-24页
· 奇偶校验问题	第23页
· 符号回归问题	第23页
· 斯皮尔曼相关系数	第23-24页
· 结果分析	第24-46页
· 奇偶问题中遗传算子的影响分析	第24-33页
· 回归问题中遗传算子对种群多样性的影响分析	第33-44页
· 相关性的研究	第44-46页
· 本章小结	第46-48页
第四章基于种群多样性控制的遗传规划算法	第48-58页
· 种群多样性控制的基本理论	第48页
· 基于编辑距离控制的遗传规划算法	第48-50页
· 仿真实验与结果分析	第50-56页
· 仿真实验设计	第50-51页
· 符号回归问题的多样性控制	第51-56页
· 本章小结	第56-58页
第五章多目标随机漂移粒子群优化算法的研究	第58-74页
· 粒子群优化算法的基本理论	第58-59页
· 基本PSO算法	第58-59页
· 带惯性权重的PSO算法(PSO-In)	第59页
· 带收缩因子的PSO算法(PSO-Co)	第59页
· 量子行为粒子群优化算法(QPSO)	第59页
· 随机漂移粒子群优化算法(RDPSO)	第59-62页
· RDPSO的基本理论	第59-61页
· RDPSO的算法实现	第61-62页
· 基于拥挤距离的MORDPSO算法(MORDPSO-CD)	第62-69页
· 拥挤距离的基本理论	第62-63页
· 基于拥挤距离的外部档案更新与维护策略	第63页
· 全局最好粒子的选择机制	第63页
· MORDPSO-CD的算法流程	第63-65页
· 算法性能评价指标	第65页
· 仿真实验	第65-66页
· 结果分析	第66-69页
· 基于自适应网格的MORDPSO算法(MORDPSO-AG)	第69-72页
· 基于自适应网格的外部档案更新与维护策略	第69页
· 基于自适应网格和轮盘赌法的领导粒子选择机制	第69-70页
· MORDPSO-AG的算法流程	第70页
· MORDPSO-AG算法的仿真实验	第70-72页
· 本章小结	第72-74页
主要结论与展望	第74-76页
主要结论	第74页
展望	第74-76页
致谢	第76-77页
参考文献	第77-81页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第81页

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