引入蛙跳局部搜索和混沌原理的布谷鸟算法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景以及研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 群体智能搜索算法的概况 | 第8-9页 |
| 1.3 几种常见的智能优化算法 | 第9-13页 |
| 1.3.1 遗传算法 | 第9页 |
| 1.3.2 模拟退火算法 | 第9-10页 |
| 1.3.3 禁忌搜索算法 | 第10-11页 |
| 1.3.4 蚁群算法 | 第11页 |
| 1.3.5 粒子群算法 | 第11-12页 |
| 1.3.6 差分进化算法 | 第12-13页 |
| 1.4 布谷鸟算法国内外研究的现状 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的工作安排 | 第14-15页 |
| 第二章 布谷鸟算法及改进算法简介 | 第15-23页 |
| 2.1 基本的布谷鸟算法原理 | 第15-18页 |
| 2.2 基本布谷鸟算法步骤 | 第18-19页 |
| 2.3 基本布谷鸟算法的流程图 | 第19-20页 |
| 2.4 改进的布谷鸟算法 | 第20-22页 |
| 2.4.1 自适应步长布谷鸟搜索算法 | 第20页 |
| 2.4.2 混合布谷鸟算法 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 混沌原理和蛙跳算法及惯性权重简介 | 第23-33页 |
| 3.1 混沌原理简介 | 第23-24页 |
| 3.2 随机蛙跳算法 | 第24-31页 |
| 3.2.1 随机蛙跳算法简介 | 第24页 |
| 3.2.2 随机蛙跳算法的理论基础 | 第24-25页 |
| 3.2.3 随机蛙跳算法的思想 | 第25-26页 |
| 3.2.4 随机蛙跳算法的步骤 | 第26-29页 |
| 3.2.5 随机蛙跳算法的流程图 | 第29-31页 |
| 3.3 惯性权重 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章引入蛙跳局部搜索和混沌原理的布谷鸟算法 | 第33-42页 |
| 4.1 布谷鸟算法在函数优化方面存在的不足 | 第33页 |
| 4.2 本文改进的布谷鸟算法的迭代步骤（ACS） | 第33-35页 |
| 4.3 本文改进的布谷鸟算法流程图 | 第35-36页 |
| 4.4 参数设置以及仿真实例 | 第36-37页 |
| 4.5 数值实验结果 | 第37-41页 |
| 4.5.1 参数设置 | 第37-38页 |
| 4.5.2 数值实验结果 | 第38-41页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第41页 |
| 4.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 ACS算法的收敛性分析 | 第42-47页 |
| 5.1 收敛准则 | 第42-43页 |
| 5.2 ACS算法基本概念数学定义 | 第43页 |
| 5.3 ACS算法的Markov模型建立 | 第43-45页 |
| 5.4 ACS算法的收敛性分析 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士期间的主要成果 | 第54页 |
