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粒子群算法的自适应变异研究
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粒子群算法的自适应变异研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-8页
第一章 绪论
第8-13页
· 研究背景及意义
第8页
· 发展现状
第8-10页
· 存在问题及本文工作
第10-11页
· 文章框架
第11-13页
第二章 基本粒子群算法及分析
第13-21页
· 引言
第13页
· 原始粒子群算法
第13-18页
· 粒子群算法理论
第13-14页
· 算法流程
第14页
· 粒子运动分析
第14-16页
· 种群多样性分析
第16-17页
· 局部最优分析
第17-18页
· 经典的改进粒子群算法
第18-20页
· 带权重的粒子群算法
第18-19页
· 带收缩因子的粒子群算法
第19-20页
· 本章总结
第20-21页
第三章 基于区域动态概率变异及二分法的PSO算法
第21-35页
· 引言
第21页
· 带变异的PSO算法
第21-22页
· 变异条件
第21-22页
· 变异方式
第22页
· 新的变异机制
第22-25页
· 变异条件
第22-23页
· 基于区域访问量的变异
第23-25页
· 区域二分法
第25-27页
· 算法流程
第27-28页
· 实验结果与分析
第28-34页
· 结论
第34-35页
第四章 基于区域动态概率及二分法的单粒子算法
第35-43页
· 引言
第35页
· 单粒子迭代搜索机制
第35-38页
· 单粒子迭代复杂度分析
第35-36页
· 基于区域概率变异及二分法的单粒子算法
第36-37页
· 迭代操作
第37-38页
· 算法流程
第38页
· 实验结果与分析
第38-42页
· 本章总结
第42-43页
第五章 基于区域动态概率及二分法的自适应PSO算法
第43-53页
· 引言
第43页
· 区域适应度分析
第43-45页
· 平原区域
第44页
· 丘陵区域
第44页
· 山地区域
第44-45页
· 局部搜索
第45-46页
· 基于动态概率及二分法的自适应PSO算法
第46-47页
· 实验结果与分析
第47-48页
· K-means算法
第48-50页
· 基于新PSO算法的K-means算法
第50-51页
· 实验结果及分析
第51-52页
· 本章总结
第52-53页
第六章 总结与展望
第53-56页
· 主要成果与创新点
第53-54页
· 工作展望
第54-56页
参考文献
第56-62页
致谢
第62-63页
作者简介
第63页
本篇论文共
63
页,
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。
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