基于群体智能的量子优化算法研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·量子遗传算法 | 第13-14页 |
| ·量子粒子群算法 | 第14-15页 |
| ·研究内容和组织结构 | 第15-18页 |
| ·研究的内容 | 第15-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 量子遗传算法 | 第18-28页 |
| ·基本遗传算法 | 第18-23页 |
| ·遗传算法简介 | 第18页 |
| ·基本操作 | 第18-22页 |
| ·算法流程 | 第22页 |
| ·算法特点 | 第22-23页 |
| ·基于量子的遗传算法 | 第23-27页 |
| ·量子计算的基本概念 | 第23-24页 |
| ·量子位编码 | 第24-25页 |
| ·量子旋转门 | 第25-26页 |
| ·量子遗传算法描述 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 量子粒子群算法 | 第28-36页 |
| ·粒子群优化算法 | 第28-32页 |
| ·粒子群优化算法的简介 | 第28页 |
| ·粒子群算法与遗传算法 | 第28-29页 |
| ·算法基本原理 | 第29-30页 |
| ·算法流程 | 第30-31页 |
| ·算法特点 | 第31-32页 |
| ·基于量子的粒子群算法 | 第32-35页 |
| ·量子粒子群算法简介 | 第32页 |
| ·算法原理 | 第32-33页 |
| ·量子粒子群算法描述 | 第33-34页 |
| ·QPSO 与 PSO | 第34-35页 |
| ·算法特点 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 改进的量子遗传算法 | 第36-56页 |
| ·改进的量子遗传算法 | 第36-41页 |
| ·分组寻优策略 | 第36-39页 |
| ·概率接收准则 | 第39-40页 |
| ·动态量子门 | 第40-41页 |
| ·改进量子遗传算法的实现 | 第41-42页 |
| ·算法基本步骤 | 第41-42页 |
| ·算法流程图 | 第42页 |
| ·仿真实验 | 第42-55页 |
| ·测试函数 | 第43-45页 |
| ·实验设计 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-54页 |
| ·结论 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 改进的量子粒子群算法 | 第56-80页 |
| ·量子粒子群算法的改进策略 | 第56-61页 |
| ·人工鱼群算法 | 第56-58页 |
| ·聚群与追尾 | 第58-60页 |
| ·自适应调整 | 第60-61页 |
| ·改进量子粒子群算法的实现 | 第61-62页 |
| ·算法基本步骤 | 第61-62页 |
| ·算法流程图 | 第62页 |
| ·仿真实验 | 第62-79页 |
| ·测试函数 | 第63页 |
| ·实验设计 | 第63-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-78页 |
| ·结论 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 总结 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
