基于分级的粒子群优化算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·粒子群优化算法的研究现状 | 第14-17页 |
| ·理论研究现状 | 第14-15页 |
| ·设计研究现状 | 第15-16页 |
| ·应用研究现状 | 第16-17页 |
| ·函数优化问题 | 第17-19页 |
| ·局部优化 | 第18页 |
| ·全局优化 | 第18-19页 |
| ·本文研究思路与创新点 | 第19-20页 |
| ·本文的组织 | 第20-21页 |
| 第二章 粒子群优化算法 | 第21-33页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第21-26页 |
| ·基本粒子群优化算法原理 | 第21-24页 |
| ·基本粒子群优化算法流程 | 第24-25页 |
| ·粒子群的社会行为分析 | 第25页 |
| ·参数分析 | 第25-26页 |
| ·粒子群的信息交流模型 | 第26-29页 |
| ·全局模型 | 第26-27页 |
| ·局部模型 | 第27-28页 |
| ·其它模型 | 第28-29页 |
| ·一些典型的粒子群优化算法 | 第29-32页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第29-30页 |
| ·简化粒子群优化算法 | 第30-31页 |
| ·混合粒子群优化算法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于分级的粒子群优化算法 | 第33-55页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·粒子群优化算法与分级 | 第33-35页 |
| ·粒子群优化算法 | 第34页 |
| ·分级 | 第34-35页 |
| ·PSOBC的提出 | 第35-41页 |
| ·PSOBC的基本思想 | 第35-37页 |
| ·PSOBC的实现 | 第37-40页 |
| ·PSOBC算法流程 | 第40-41页 |
| ·数值实验及结果分析 | 第41-54页 |
| ·标准测试函数 | 第41-44页 |
| ·结果的度量方法 | 第44-45页 |
| ·算法的参数设置 | 第45-46页 |
| ·实验结果及其分析 | 第46-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于分级的混合粒子群优化算法 | 第55-72页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·HPSOBC要点分析 | 第55-58页 |
| ·改进单纯形搜索法 | 第56-57页 |
| ·半随机搜索法 | 第57页 |
| ·动态分级策略 | 第57-58页 |
| ·HPSOBC算法的提出 | 第58-62页 |
| ·HPSOBC的基本思想 | 第58-59页 |
| ·HPSOBC实现 | 第59-61页 |
| ·HPSOBC算法流程 | 第61-62页 |
| ·数值实验及结果分析 | 第62-71页 |
| ·算法的参数设置 | 第62-63页 |
| ·实验结果及其分析 | 第63-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
