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人工鱼群混合智能优化算法及其应用研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-22页
   ·课题的背景及研究意义第12-13页
   ·智能优化算法介绍第13-17页
   ·单纯智能优化算法的局限性分析第17-18页
   ·混合智能优化算法的研究现状第18-19页
   ·本文主要研究内容第19-22页
第二章 人工鱼群算法的参数分析与改进策略第22-34页
   ·引言第22-23页
   ·人工鱼群算法描述第23-24页
     ·定义第23页
     ·行为描述第23-24页
     ·行为选择第24页
     ·算法描述第24页
     ·算法收敛性分析第24页
   ·参数分析和仿真研究第24-31页
     ·感知距离(Visual)第25-26页
     ·步长(Step)第26-28页
     ·拥挤度因子(δ)第28-29页
     ·人工鱼的个体数目(N)第29-30页
     ·随机移动试探次数(Trynumber)第30页
     ·参数设置的基本原则第30-31页
   ·人工鱼群算法的改进策略第31-32页
     ·分段寻优策略和变参数寻优策略第31页
     ·人工鱼群算法改进策略描述第31-32页
   ·本章小结第32-34页
第三章 混合智能优化算法(HIOA)第34-46页
   ·引言第34页
   ·函数优化问题第34-35页
   ·禁忌搜索算法和遗传算法第35-37页
     ·禁忌搜索算法第35-36页
     ·遗传算法的交叉机制第36-37页
   ·禁忌与鱼群混合智能优化算法(HIOA-TSFA)第37-43页
     ·HIOA-TSFA算法描述第37-38页
     ·HIOA-TSFA算法步骤第38-39页
     ·HIOA-TSFA流程图第39页
     ·算例和仿真研究第39-43页
   ·遗传与鱼群混合智能优化算法(HIOA-GFA)第43-45页
     ·HIOA-GFA算法描述第43-44页
     ·HIOA-GFA算法步骤第44-45页
     ·HIOA-GFA流程图第45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 HIOA在多目标优化问题中的应用研究第46-56页
   ·引言第46页
   ·多目标优化问题第46-50页
     ·多目标优化问题的描述第46-47页
     ·多目标优化现状第47页
     ·传统的多目标优化方法第47-49页
     ·多目标智能优化算法第49-50页
   ·HIOA-TSFA多目标优化问题应用第50-52页
     ·算法基本思想第50-51页
     ·算法步骤第51-52页
   ·算例和仿真研究第52-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 HIOA在参数估计中的应用研究第56-62页
   ·引言第56页
   ·解决参数估计问题的HIOA-GFA算法第56-58页
     ·非线性系统的问题描述第56-57页
     ·HIOA-GFA算法在参数估计中的应用第57-58页
   ·算例和仿真研究第58-61页
     ·无噪声条件下仿真研究第58-60页
     ·白噪声条件下仿真研究第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 HIOA在组合优化问题中的应用研究第62-74页
   ·引言第62-63页
   ·人工鱼群算法在组合优化问题中的描述第63-65页
     ·组合优化问题的数学模型第63页
     ·距离和邻域的概念第63-64页
     ·人工鱼群算法在组合优化问题中的描述第64-65页
   ·解决TSP问题的HIOA-GFA算法第65-68页
     ·去交叉局部优化策略第65-66页
     ·HIOA-GFA算法步骤第66-68页
     ·HIOA-GFA流程图第68页
   ·仿真研究和参数分析第68-73页
     ·算例和仿真研究第68-70页
     ·参数Visual对算法性能的影响第70-71页
     ·参数Trynumber对算法性能的影响第71-72页
     ·人工鱼数目N对算法性能的影响第72-73页
   ·本章小结第73-74页
第七章 总结与展望第74-76页
   ·研究工作总结第74-75页
   ·研究工作展望第75-76页
参考文献第76-82页
作者简介第82-84页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研工作第84页

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