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基于拟态物理学的全局优化算法设计及性能分析

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基于拟态物理学的全局优化算法设计及性能分析
论文目录
 
摘要第1-10页
Abstract第10-12页
插图索引第12-13页
附表索引第13-14页
第1章 绪论第14-34页
  · 论文的选题意义及背景第14-15页
  · 最优化问题第15-17页
  · 群体智能第17-23页
    · 群体智能算法第18-22页
    · 群机器人第22-23页
  · 模拟物理学原理的启发式算法第23-28页
    · 模拟退火算法第23-24页
    · 类电磁机制算法第24-25页
    · 中心力算法第25-27页
    · 类电磁机制算法与中心力算法异同比较第27-28页
  · 拟态物理学方法简介第28-31页
    · 拟态物理学方法基本框架第28-30页
    · 基于拟态物理学方法的群机器人编队第30-31页
  · 本文的主要研究工作第31-32页
  · 本文结构第32-34页
第2章 基于拟态物理学的全局优化算法框架第34-43页
  · 模拟生物觅食的拟态物理学方法与基于种群的优化算法的映射关系第34-38页
  · 拟态物理学优化算法框架第38-40页
    · 初始化种群第38-39页
    · 计算合力第39-40页
    · 个体运动第40页
  · APO 算法与 EM、PSO 算法的比较分析第40-42页
    · APO 与PSO 的比较第41页
    · APO 与EM 的比较第41-42页
  · 小结第42-43页
第3章 不同作用力规则驱动下的拟态物理学优化算法第43-58页
  · 负指数作用力规则第43-46页
  · 单峰作用力规则第46-48页
  · 线性作用力规则第48-49页
  · 实例仿真第49-57页
    · APO1 与 APO1-SA 算法性能比较第49-54页
    · 三种作用力规则驱动下的APO 算法性能比较第54-57页
  · 小结第57-58页
第4章 拟态物理学优化算法中质量函数的选择策略第58-71页
  · 质量函数的性质及构造方法第58-60页
  · 质量函数分类第60-61页
  · 不同曲线质量函数的特点分析第61-62页
  · 实例仿真第62-70页
  · 小结第70-71页
第5章 拟态物理学优化算法的扩展模型第71-84页
  · 拟态物理学优化算法第71页
  · 扩展的APO 算法第71-76页
    · EAPO 算法描述第72页
    · EAPO 与PSO 比较第72-73页
    · 仿真实验第73-76页
  · 矢量APO 算法第76-83页
    · APO 算法的矢量模型第76-78页
    · 混合一维搜索的VM-APO 算法第78-80页
    · 混合多维搜索的VM-APO 算法第80-81页
    · 仿真实验第81-83页
  · 小结第83-84页
第6章 APO 算法收敛性分析及引力参数设计第84-99页
  · APO 算法收敛性分析第84-89页
  · APO 算法的全局收敛性证明第89-92页
  · 引力参数设计第92-98页
    · 定常引力参数第94页
    · 自适应引力参数第94-96页
    · 仿真实验第96-98页
  · 小结第98-99页
第7章 基于APO 算法的群机器人目标搜索第99-120页
  · 群机器人目标搜索概述第99-101页
    · 通信机制第99-100页
    · 定位方式第100页
    · 常见的控制策略第100-101页
  · 拟态物理学优化算法建模法第101-105页
    · 群机器人目标搜索与拟态物理学优化算法的映射关系第101-103页
    · 基于拟态物理学优化算法的搜索模型第103-105页
  · 理想环境下全局感知的群机器人目标搜索第105-112页
    · 环境设置第105-106页
    · 控制策略第106-108页
    · 算法描述第108-109页
    · 仿真实验第109-112页
  · 局部感知的群机器人目标搜索第112-119页
    · 时变感知域第112-113页
    · 局部感知控制模型第113-115页
    · 算法描述第115-116页
    · 局部感知控制模型第116-119页
  · 小结第119-120页
结论第120-123页
参考文献第123-132页
致谢第132-133页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第133-134页
附录B 标准优化测试函数第134-136页

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