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基于群体智能混合优化算法的研究
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基于群体智能混合优化算法的研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-15 页
第1章 绪论第15-32 页
　　· 课题研究背景及意义第15 页
　　· 优化问题及其分类第15-17 页
　　· 求解最优化问题的数学方法第17-18 页
　　· 群体智能方法研究现状第18-27 页
　　　　· 蚁群算法(ACO)第20-22 页
　　　　· 人工鱼群算法(AFO)第22-23 页
　　　　· 蜂群算法(ABC)第23 页
　　　　· 菌群算法(BFO)第23-24 页
　　　　· 粒子群算法(PSO)第24-27 页
　　· 混合群体智能优化方法第27-29 页
　　　　· 基于PSO 的混合优化算法第27-28 页
　　　　· 基于ACO 的混合优化算法第28-29 页
　　　　· 基于BFO 的混合优化算法第29 页
　　· 本文的主要研究内容第29-32 页
第2章 基于PSO 与AIS 的混合优化算法第32-54 页
　　· 引言第32-33 页
　　· 基于PSO 和克隆选择的混合优化算法第33-40 页
　　　　· 克隆选择算法第33-34 页
　　　　· PSO 基本原理第34-35 页
　　　　· 混合算法设计第35-37 页
　　　　· 计算复杂性分析第37 页
　　　　· 仿真结果第37-40 页
　　· 基于PSO 和AIS 的混合优化算法第40-47 页
　　　　· AIS 算法的一般框架第40-41 页
　　　　· 混合算法设计第41-44 页
　　　　· 计算复杂性分析第44 页
　　　　· 仿真结果第44-46 页
　　　　· 混合算法的滚珠导轨优化设计第46-47 页
　　· 混合算法的PID 自整定第47-52 页
　　　　· PID 控制器第47-48 页
　　　　· 个体编码和适应值函数第48 页
　　　　· PID 自整定的混合算法第48-49 页
　　　　· 仿真结果第49-52 页
　　· 本章小结第52-54 页
第3章 基于PSO 和克隆选择的动态多群体算法第54-67 页
　　· 引言第54-55 页
　　· 克隆选择相关概念的定义第55 页
　　· 动态多群体算法设计第55-58 页
　　　　· 克隆算子第55-56 页
　　　　· 变异算子第56 页
　　　　· 选择算子第56-57 页
　　　　· 受体编辑算子第57 页
　　　　· 算法主要流程第57-58 页
　　· 算法复杂性分析第58-59 页
　　· 数值仿真第59-66 页
　　　　· 测试函数第59-60 页
　　　　· 参数确定第60-61 页
　　　　· 与其他算法比较第61-66 页
　　· 本章小结第66-67 页
第4章 自适应菌群约束优化算法第67-90 页
　　· 引言第67-68 页
　　· 基本定义第68-69 页
　　　　· 佳点集的基本定义和性质第68-69 页
　　　　· Pareto-优化集的定义第69 页
　　· BFO 的基本原理第69-72 页
　　· 自适应菌群约束优化算法第72-78 页
　　　　· 约束条件的处理第72-73 页
　　　　· 基于佳点集的初始化第73-74 页
　　　　· 基于佳点集的交叉算子第74-75 页
　　　　· 自适应趋药性步长设计第75-76 页
　　　　· 算法主要流程第76-78 页
　　· 计算复杂性分析第78-79 页
　　· 数值仿真第79-86 页
　　　　· 测试函数第79-83 页
　　　　· 仿真结果第83-86 页
　　· 几个工程应用实例第86-89 页
　　　　· 焊接梁设计第86-87 页
　　　　· 压力容器设计第87 页
　　　　· 线圈压缩弹簧设计第87-88 页
　　　　· 仿真结果比较第88-89 页
　　· 本章小结第89-90 页
第5章 基于多目标优化的文化菌群算法第90-111 页
　　· 引言第90-91 页
　　· 文化算法第91-92 页
　　· 多目标优化算法的性能评价第92-94 页
　　　　· 逼近性指标第92-93 页
　　　　· 分布均匀性指标第93-94 页
　　　　· 分布宽广性指标第94 页
　　· 多目标菌群优化算法第94-96 页
　　· 多目标文化菌群优化算法第96-103 页
　　　　· 信念空间第96-98 页
　　　　· 接受函数第98-99 页
　　　　· 影响函数第99-101 页
　　　　· 算法主要流程第101-103 页
　　· 数值仿真第103-110 页
　　　　· 测试函数第103 页
　　　　· 仿真结果第103-110 页
　　· 本章小结第110-111 页
结论第111-113 页
参考文献第113-125 页
攻读学位期间发表的学术论文第125-127 页
致谢第127-128 页
个人简历第128页

本篇论文共128页，点击这进入下载页面。
 
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