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部分智能优化算法的改进及其数学理论分析

第一章 绪论第1-20页
   ·研究的背景第13-15页
   ·优化算法的简单分类第15-16页
   ·研究的目的和意义第16-18页
   ·研究的内容第18-20页
第二章 部分智能优化算法及其机理综述第20-40页
   ·模拟退火算法第20-24页
     ·固体退火过程第20-21页
     ·Metropolis准则第21-22页
     ·模拟退火算法第22-24页
   ·遗传算法第24-29页
     ·算法思想或原理第24-26页
     ·算法流程第26页
     ·算法操作和参数第26-29页
   ·蚁群算法第29-33页
     ·产生背景第29-30页
     ·算法思想或原理第30-31页
     ·模型及其流程第31-33页
     ·算法参数第33页
   ·粒子群算法第33-40页
     ·基本PSO算法思想第34-36页
     ·算法流程第36-37页
     ·算法参数第37-38页
     ·研究现状第38-40页
第三章 GA、PSO和ACA的数学理论分析第40-55页
   ·GA的数学理论分析第40-46页
     ·模式定理第40-43页
     ·GA的Markov链描述第43-46页
   ·PSO的数学理论分析第46-50页
     ·PSO的Markov链描述分析第46-48页
     ·PSO关于系数的收敛性分析第48-50页
   ·ACA的数学理论分析第50-55页
     ·算法假设第50-51页
     ·算法动力学分析第51-55页
第四章 粒子群算法的改进第55-60页
   ·改进背景第55页
   ·已有的改进方法第55-56页
   ·本文的改进方法第56-60页
     ·改进的思想第56页
     ·改进PSO算法流程第56-57页
     ·仿真第57-58页
     ·结论第58-60页
第五章 遗传算法的改进第60-65页
   ·改进背景第60页
   ·已有的改进方法第60-62页
   ·本文的改进方法第62-65页
     ·改进的思想第62-63页
     ·基于理性变异的遗传算法流程第63页
     ·仿真第63-64页
     ·结论第64-65页
第六章 总结和展望第65-66页
参考文献第66-72页
硕士期间发表论文及参加的科研工作第72-73页
致谢第73页

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