基于梯度信息的粒子群优化算法的改进及应用

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基于梯度信息的粒子群优化算法的改进及应用

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基于梯度信息的粒子群优化算法的改进及应用

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第1章绪论	第7-13页
· 研究背景以及意义	第7-9页
· 最优化问题的研究背景	第7-8页
· 选址问题的研究背景及意义	第8-9页
· 最优化算法的基本结构	第9-10页
· 本文的主要工作	第10-13页
第2章标准粒子群优化算法	第13-21页
· 算法的基本原理	第13-15页
· 算法的基本步骤以及流程图	第15-16页
· 算法的参数分析	第16-18页
· 与其他方法的结合	第18-19页
· 算法的应用	第19-20页
· 求解优化问题	第19页
· 神经网络上的应用	第19-20页
· 工程上的应用	第20页
· 数据挖掘	第20页
· 小结	第20-21页
第3章基于增广Lagrange乘子法的改进粒子群优化算法	第21-38页
· 最速下降法	第21页
· 针对无约束优化问题的嵌入最速下降法的改进粒子群优化算法	第21-24页
· 无约束优化问题	第21-22页
· 针对无约束优化问题的新的改进粒子群优化算法	第22-23页
· 改进粒子群优化算法的操作步骤以及流程图	第23-24页
· 约束优化问题	第24页
· 常见的几种约束条件处理方法	第24-29页
· 外点罚函数法	第24-26页
· 内点罚函数法	第26-27页
· 混合罚函数法	第27页
· 增广Lagrange乘子法	第27-29页
· 针对约束优化问题的嵌入最速下降法的改进粒子群优化算法	第29-30页
· 针对约束优化问题的改进算法处理	第29页
· 改进粒子群优化算法的具体流程以及流程图	第29-30页
· 实验结果与分析	第30-35页
· 小结	第35-38页
第4章物流配送中心的多目标优化问题	第38-49页
· 多目标优化模型	第38页
· 配送中心选址问题	第38-42页
· 配送中心的成本组成及假设	第40-41页
· 物流配送中心服务能力模型	第41-42页
· 配送中心选址模型	第42-43页
· 模型求解	第43-48页
· 小结	第48-49页
第5章总结与展望	第49-51页
· 总结	第49-50页
· 展望	第50-51页
参考文献	第51-56页
致谢	第56-57页
研究生学位期间主要研究成果	第57页

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