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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,点击这进入下载页面
 
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