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文化粒子群优化算法及其在布局设计中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第10-22页
    1.1 课题的工程背景和研究意义第10-12页
        1.1.1 课题的工程背景第10-11页
        1.1.2 课题的研究意义第11-12页
    1.2 几类典型布局实例及其问题本质第12-15页
        1.2.1 布局实例第12-13页
        1.2.2 布局问题实质第13-15页
    1.3 国内外研究现状综述第15-21页
        1.3.1 启发式算法(Heuristic Algorithm)第15-16页
        1.3.2 图论法(Graph Theory)第16页
        1.3.3 模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)第16-17页
        1.3.4 遗传算法(Genetic Algorithm)第17-19页
        1.3.5 粒子群算法(Particle Swarm Optimization)第19页
        1.3.6 人工智能(Artificial Intelligence)第19-20页
        1.3.7 人机交互、人机结合与人机协同算法(Human-Computer Interaction, Combination and Cooperation Algorithm)第20-21页
    1.4 本文的主要工作第21页
    1.5 小结第21-22页
2 演化算法理论及其算法实现第22-33页
    2.1 引言第22页
    2.2 演化算法简介第22-25页
        2.2.1 遗传算法(Genetic Algorithm)第22-23页
        2.2.2 遗传规划(Genetic Programming)第23-24页
        2.2.3 进化策略(Evolutionary Strategy)和演化规划(Evolutionary Programming)第24页
        2.2.4 演化算法的基本特征第24-25页
    2.3 演化算法基本理论第25-26页
        2.3.1 模式定理第25页
        2.3.2 隐含并行性(Implicit Parallelism)定理第25-26页
    2.4 演化算法设计第26-32页
        2.4.1 编码表示第26-27页
        2.4.2 适应值函数第27-28页
        2.4.3 选择策略第28-29页
        2.4.4 演化算子的设计第29-32页
    2.5 小结第32-33页
3 粒子群优化第33-41页
    3.1 基本PSO原理第33-36页
    3.2 粒子群优化算法的收敛判断方法第36-37页
    3.3 PSO的改进第37-39页
        3.3.1 增强收敛性和增加多样性的改进第37页
        3.3.2 全局方法第37-38页
        3.3.3 其他改进第38页
        3.3.4 PSO与其它优化算法的结合第38-39页
    3.4 PSO的应用第39页
        3.4.1 PSO解决组合优化问题。第39页
    3.5 粒子群优化算法的局限性第39-40页
    3.6 小结第40-41页
4 文化算法(Cultural Algorithm)第41-51页
    4.1 文化算法的起源第41页
    4.2 文化算法简介第41-44页
    4.3 文化算法和函数优化第44-45页
    4.4 文化算法在求解非线性约束优化问题中的应用第45-50页
        4.4.1 知识空间结构第46-47页
        4.4.2 接受函数第47页
        4.4.3 知识空间的更新第47-48页
        4.4.4 影响函数第48-50页
    4.5 小结第50-51页
5 文化粒子群优化算法第51-61页
    5.1 引言第51页
    5.2 文化粒子群优化算法第51-54页
    5.3 布局算例第54-57页
    5.4 讨论第57-59页
    5.5 小结第59-61页
结论第61-63页
参考文献第63-68页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第68-69页
致谢第69-70页
附录A 算例实验所得结果性能指标列表第70-76页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第76页

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