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粒子群优化算法的改进及应用

独创性声明第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-13页
第一章 导言第13-19页
   ·问题的提出第13-14页
   ·本文的研究思路第14-16页
   ·本文的主要工作第16-18页
   ·参加的科研工作第18-19页
第二章 粒子群优化算法及其理论基础第19-47页
   ·引言第19页
   ·人工生命第19-31页
     ·人工生命科学的诞生与发展第20-26页
     ·人工生命研究的基本思想第26-27页
     ·人工生命研究的结构框架第27-29页
     ·人工生命的应用与发展前景第29-31页
   ·人工生命计算第31-39页
     ·人工生命计算的产生第32页
     ·人工生命计算的定义第32-33页
     ·人工生命计算的研究内容第33页
     ·几种典型的人工生命计算方法第33-39页
   ·粒子群优化算法第39-46页
     ·算法起源第39-40页
     ·基本粒子群优化算法第40-42页
     ·标准粒子群优化算法第42页
     ·粒子群优化的研究现状第42-45页
     ·标准粒子群优化算法存在的问题第45-46页
   ·小结第46-47页
第三章 惯性权重的理论与实验分析第47-60页
   ·引言第47页
   ·粒子群优化参数控制简要概述第47-49页
   ·关于惯性权重的理论分析第49-53页
     ·粒子群优化算法收敛的定义和性质第49-50页
     ·惯性权重理论分析第50-53页
   ·关于惯性权重的实验分析第53-59页
     ·固定权重与时变权重的选择第54-56页
     ·惯性权重选择的问题依赖性第56-57页
     ·种群大小对惯性权重选择的影响第57-58页
     ·拓扑结构对惯性权重选择的影响第58-59页
   ·小结第59-60页
第四章 带有梯度加速的粒子群算法第60-68页
   ·引言第60页
   ·带有梯度加速的粒子群算法第60-62页
     ·原理与步骤第60-62页
     ·梯度加速的流程图第62页
   ·实验与结果分析第62-67页
     ·实验设置第62-63页
     ·实验结果第63-66页
     ·实验分析第66-67页
   ·小结第67-68页
第五章 基于捕食搜索策略的粒子群算法第68-98页
   ·引言第68-69页
   ·基于捕食搜索策略的粒子群算法的基本思想第69-72页
     ·捕食搜索策略的基本思想第69-71页
     ·基于捕食策略的粒子群算法的基本思想第71-72页
   ·基于捕食搜索策略的粒子群算法的实现第72-74页
     ·基本步骤第72-73页
     ·流程图第73-74页
   ·实验与结果分析第74-97页
     ·实验设置第74页
     ·探索能力的比较第74-76页
     ·开发能力的比较第76-95页
     ·关于参数选择的说明第95-97页
     ·结论第97页
   ·小结第97-98页
第六章 基于角色分工和编队飞行的粒子群算法第98-112页
   ·引言第98-99页
   ·雁队飞行的行为分析第99-101页
     ·群(Swarm)与队(Team)第99-100页
     ·雁队的飞行机制第100-101页
   ·基于角色分工和编队飞行的粒子群算法——雁队算法的基本思想第101-102页
   ·算法的实现第102-105页
     ·算法的基本步骤第102页
     ·流程图第102-104页
     ·关于直线搜索的说明第104-105页
   ·实验与结果分析第105-111页
     ·实验设置第105页
     ·实验结果第105-109页
     ·实验分析第109-110页
     ·结论第110-111页
   ·小结第111-112页
第七章 粒子群算法在电子商务定价中的应用第112-125页
   ·引言第112-113页
   ·考虑销售关联的电子专卖店定价模型第113-115页
     ·模型的建立第113-115页
     ·转化为单目标问题第115页
   ·模型的求解第115-117页
     ·标准粒子群算法求解第115-116页
     ·基于捕食搜索策略的粒子群算法求解第116-117页
   ·仿真算例第117-124页
     ·原始数据第117-118页
     ·计算结果与分析第118-124页
     ·结论第124页
   ·小结第124-125页
第八章 结束语第125-127页
参考文献第127-141页
致谢第141-142页
作者简介第142-143页
攻读博士学位期间撰写的论文第143页

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