| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-14页 |
| ·立题背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究及发展现状 | 第10-12页 |
| ·小生境遗传算法(NGA，Niche Genetic Algorithm) | 第10-11页 |
| ·其它的多峰优化方法 | 第11页 |
| ·存在的问题 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-13页 |
| ·问题需求分析 | 第12页 |
| ·具体工作 | 第12-13页 |
| ·论文结构分布 | 第13-14页 |
| 第2章 优化问题概述 | 第14-20页 |
| ·优化问题的定义 | 第14页 |
| ·优化问题的分类 | 第14-16页 |
| ·无约束优化问题和约束优化问题 | 第14-15页 |
| ·局部优化问题和全局优化问题 | 第15-16页 |
| ·函数优化问题 | 第16-20页 |
| ·单峰函数优化问题 | 第16-17页 |
| ·多峰函数优化问题 | 第17-20页 |
| 第3章 CMA-ES 算法 | 第20-27页 |
| ·CMA-ES 算法介绍 | 第20-21页 |
| ·CMA-ES 算法概述 | 第20页 |
| ·CMA-ES 算法特点 | 第20-21页 |
| ·CMA-ES 算法实现 | 第21-23页 |
| ·实现技术 | 第21页 |
| ·算法描述 | 第21-23页 |
| ·CMA-ES 算法延伸 | 第23页 |
| ·对多峰函数测试的结果及分析 | 第23-25页 |
| ·参数设置 | 第23-24页 |
| ·实验结果 | 第24-25页 |
| ·同其他搜索算法的比较 | 第25页 |
| ·CMA-ES 算法总结 | 第25-27页 |
| 第4章 CMA-ES 算法求解多峰函数多解问题的可行性分析 | 第27-37页 |
| ·方法理论分析 | 第27-28页 |
| ·问题求解目标 | 第27页 |
| ·理论分析 | 第27-28页 |
| ·实验验证 | 第28-34页 |
| ·实验方法概述 | 第28-29页 |
| ·测试函数 | 第29-32页 |
| ·实验结果 | 第32-34页 |
| ·实验论证结果 | 第34-37页 |
| ·函数峰值点定位结果 | 第34页 |
| ·搜索过程中漂移结果统计 | 第34-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| 第5章 K-CMA 算法 | 第37-43页 |
| ·k-means 算法 | 第37-38页 |
| ·k-means 算法概述 | 第37页 |
| ·k-means 算法特点 | 第37-38页 |
| ·k-means 算法描述 | 第38页 |
| ·K-CMA 算法 | 第38-41页 |
| ·K-CMA 算法基本思想 | 第38-39页 |
| ·K-CMA 算法描述 | 第39-40页 |
| ·K-CMA 算法相关说明 | 第40-41页 |
| ·K-CMA 算法实现 | 第41-43页 |
| 第6章 实验与结果分析 | 第43-48页 |
| ·实验设置 | 第43-44页 |
| ·测试函数 | 第43页 |
| ·测试算法 | 第43-44页 |
| ·运行环境与配置 | 第44页 |
| ·参数设置 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-48页 |
| ·K-CMA 算法测试结果及分析 | 第44-46页 |
| ·对比实验测试结果及分析 | 第46-48页 |
| 第7章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·论文工作总结 | 第48-49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文及参与的研究项目 | 第55页 |