求解全局优化问题的进化算法集成研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 集成进化算法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究的目的及内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2. 差异进化算法与进化策略 | 第15-25页 |
| 2.1 差异进化算法 | 第15-20页 |
| 2.1.1 DE算法的流程 | 第15-16页 |
| 2.1.2 DE的主要算子 | 第16-20页 |
| 2.2 进化策略 | 第20-24页 |
| 2.2.1 (1+1)ES | 第20-21页 |
| 2.2.2 (μ+1)-ES | 第21-23页 |
| 2.2.3 (μ+λ)-ES | 第23-24页 |
| 2.2.4 (μ,λ)-ES | 第24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3. 子算法选取及其性能 | 第25-32页 |
| 3.1 子算法的选取 | 第25-26页 |
| 3.2 CODE | 第26-28页 |
| 3.3 CMA-ES | 第28-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4. 一种新颖的集成进化算法 | 第32-41页 |
| 4.1 算法框架及流程 | 第32-34页 |
| 4.2 适应度函数评价次数分配 | 第34-35页 |
| 4.3 历史种群的存档 | 第35-37页 |
| 4.3.1 CoDE历史信息存档 | 第35-36页 |
| 4.3.2 CMA-ES的历史信息存档 | 第36-37页 |
| 4.4 子算法的交互方式 | 第37-40页 |
| 4.4.1 CMA-ES种群对CoDE种群的影响 | 第38-39页 |
| 4.4.2 CoDE种群对CMA-ES种群的影响 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 5. 集成算法性能测试及分析 | 第41-54页 |
| 5.1 测试函数集 | 第41-43页 |
| 5.2 与当前优秀算法的比较 | 第43-45页 |
| 5.3 EBCC与两个子算法的比较 | 第45-48页 |
| 5.4 EBCC中两个子算法的相互作用 | 第48-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 6. 总结 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果目录 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
