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基于多代理模型的群智能优化算法研究
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基于多代理模型的群智能优化算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
主要符号表第16-17页
1 绪论第17-31页
　　　　1.1 研究背景与意义第17-19页
　　　　　　　　1.1.1 研究背景第17-18页
　　　　　　　　1.1.2 研究目的和意义第18-19页
　　　　1.2 国内外相关工作研究进展第19-29页
　　　　　　　　1.2.1 群智能优化算法第19-22页
　　　　　　　　1.2.2 多代理模型技术第22-26页
　　　　　　　　1.2.3 基于多代理模型的群智能优化算法第26-29页
　　　　1.3 论文组织结构第29-31页
2 基于多代理模型的粒子群优化算法第31-54页
　　　　2.1 引言第31页
　　　　2.2 贝叶斯优化第31-32页
　　　　2.3 基于多代理模型的粒子群优化算法第32-39页
　　　　　　　　2.3.1 粒子群算法第32-34页
　　　　　　　　2.3.2 动态分区方法第34页
　　　　　　　　2.3.3 基于多代理模型的并行优化方法第34-37页
　　　　　　　　2.3.4 多代理模型辅助的粒子群算法第37页
　　　　　　　　2.3.5 算法流程第37-39页
　　　　2.4 仿真实验与分析第39-53页
　　　　　　　　2.4.1 标准问题测试第39-46页
　　　　　　　　2.4.2 实例验证第46-51页
　　　　　　　　2.4.3 算法复杂度分析第51-53页
　　　　2.5 本章小结第53-54页
3 基于多代理模型的离散粒子群优化算法第54-78页
　　　　3.1 引言第54页
　　　　3.2 代理模型方法第54-55页
　　　　3.3 基于多代理模型的离散粒子群优化算法第55-63页
　　　　　　　　3.3.1 粒子群拓扑结构第56-57页
　　　　　　　　3.3.2 基于多群体协作模型的采样方法第57-59页
　　　　　　　　3.3.3 改进基于数据并行的高斯过程回归模型建模方法第59-60页
　　　　　　　　3.3.4 多代理模型辅助的离散粒子群算法第60-61页
　　　　　　　　3.3.5 算法流程第61-63页
　　　　3.4 仿真实验与分析第63-77页
　　　　　　　　3.4.1 标准问题测试第63-71页
　　　　　　　　3.4.2 实例验证第71-76页
　　　　　　　　3.4.3 算法复杂度分析第76-77页
　　　　3.5 本章小结第77-78页
4 基于多代理模型的多目标粒子群优化算法第78-99页
　　　　4.1 引言第78页
　　　　4.2 代理模型管理技术第78-79页
　　　　4.3 基于Pareto主动学习的多目标粒子群优化算法第79-88页
　　　　　　　　4.3.1 基于模拟进化的混合变异采样方法第80-83页
　　　　　　　　4.3.2 基于改进Pareto主动学习的分类策略第83-85页
　　　　　　　　4.3.3 多代理模型辅助的多目标粒子群优化算法第85-86页
　　　　　　　　4.3.4 算法流程第86-88页
　　　　4.4 仿真实验与分析第88-98页
　　　　　　　　4.4.1 标准测试问题第88-92页
　　　　　　　　4.4.2 实例验证第92-97页
　　　　　　　　4.4.3 算法复杂度分析第97-98页
　　　　4.5 本章小结第98-99页
5 基于多代理模型的并行优化算法第99-118页
　　　　5.1 引言第99页
　　　　5.2 基于自适应代理模型的并行贝叶斯优化方法第99-106页
　　　　　　　　5.2.1 基于自适应代理模型的期望改善判据第100-102页
　　　　　　　　5.2.2 启发式分层优化方法第102-103页
　　　　　　　　5.2.3 分布式计算第103-106页
　　　　　　　　5.2.4 算法流程第106页
　　　　5.3 仿真实验与分析第106-117页
　　　　　　　　5.3.1 标准测试问题第107-115页
　　　　　　　　5.3.2 实例验证第115-116页
　　　　　　　　5.3.3 算法复杂度分析第116-117页
　　　　5.4 本章小结第117-118页
6 结论与展望第118-121页
　　　　6.1 结论第118-119页
　　　　6.2 创新点第119-120页
　　　　6.3 展望第120-121页
参考文献第121-131页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第131-132页
致谢第132-133页
作者简介第133页

本篇论文共133页，点击这进入下载页面。
 
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