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基于记忆整合的粒子群优化算法及应用研究
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基于记忆整合的粒子群优化算法及应用研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-14页
第一章 绪论
第14-38页
· 引言
第14-16页
· 最优化问题
第16-18页
· 最优化问题的求解模型
第16-17页
· 多目标优化相关概念
第17-18页
· 单目标粒子群算法研究现状
第18-27页
· 基本粒子群算法及标准粒子群算法
第19-21页
· 单目标粒子群算法改进研究现状
第21-26页
· 单目标粒子群算法理论及应用研究现状
第26-27页
· 多目标粒子群算法研究现状
第27-34页
· 多目标优化算法概述
第27-29页
· 几种多目标粒子群算法
第29-31页
· 多目标粒子群算法改进研究现状
第31-34页
· 多目标粒子群算法理论及应用研究现状
第34页
· 本文结构安排和主要创新点
第34-38页
第二章 精英提升粒子群算法
第38-61页
· 引言
第38页
· 精英提升策略
第38-48页
· 核心思想
第38-40页
· 精英提升算子
第40-45页
· 精英提升算子搜索特点分析
第45-48页
· 精英提升算子对比实验
第48-54页
· 量子行为粒子群算法简介
第49-50页
· 测试函数及设置
第50-51页
· 结果与讨论
第51-54页
· 精英提升粒子群算法与其他先进算法的对比实验
第54-60页
· EPQPSO(TRANS)与其它算法的对比
第54-57页
· EPQPSO(DE)与其它算法的对比
第57-60页
· 本章小结
第60-61页
第三章 用于电力经济负荷分配的双重精英提升量子粒子群算法
第61-78页
· 引言
第61-62页
· ED问题的数学模型
第62-64页
· 目标函数
第62-63页
· 等式约束
第63页
· 不等式约束
第63-64页
· 双重精英提升量子粒子群算法
第64-70页
· 粒子的表示方法
第64页
· 双重精英提升策略
第64-67页
· 算法描述
第67-70页
· 算例分析
第70-77页
· 算例I
第71-73页
· 算例II
第73-75页
· 算例III
第75-77页
· 本章小结
第77-78页
第四章 用于图像多阈值分割的记忆信息支持的变异量子粒子群算法
第78-91页
· 引言
第78页
· 背景描述
第78-81页
· 图像分割概述
第78-79页
· 最大类间方差阈值分割法
第79-80页
· 粒子群算法在多阈值图像分割上的应用概述
第80-81页
· 记忆信息支持的变异量子粒子群算法
第81-85页
· 基于贝叶斯定理的记忆信息整合方法
第81-83页
· 记忆信息支持的变异量子粒子群算法
第83-85页
· 实验及结果分析
第85-90页
· 图像分割结果比较(阈值为 4)
第86-87页
· 适应度、一致性度量及稳定性比较
第87-89页
· 克服维数灾难能力实验
第89-90页
· 本章小结
第90-91页
第五章 基于精英播种和转座子的多目标粒子群算法
第91-105页
· 引言
第91页
· 算法要点
第91-96页
· 算法核心思想及算法流程
第91-93页
· 精英播种策略
第93-95页
· Leader的选择
第95-96页
· 周期惯性权重
第96页
· 实验及结果分析
第96-103页
· 测试函数
第97页
· 性能评价指标
第97-98页
· 参数设置
第98-99页
· 结果及分析
第99-103页
· 本章小结
第103-105页
第六章 用于油田无线传感器网络节点部署的多目标离散粒子群算法
第105-130页
· 引言
第105页
· 油田无线传感器网络概述
第105-106页
· 油田无线传感器网络节点部署问题描述及建模
第106-113页
· 问题描述
第106-109页
· 问题建模
第109-113页
· 基于精英播种和转座子的多目标离散粒子群算法
第113-124页
· 离散粒子群算法概述
第113-116页
· 算法描述
第116-124页
· 实验及结果分析
第124-129页
· 测试问题
第124-125页
· 性能评价指标
第125-126页
· 参数设置
第126页
· 结果及分析
第126-129页
· 本章小结
第129-130页
结论和展望
第130-133页
参考文献
第133-155页
攻读博士学位期间取得的研究成果
第155-157页
致谢
第157-158页
附件
第158页
本篇论文共
158
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