粒子群算法的研究与应用
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·最优化方法的定义、发展简史 | 第6页 |
| ·最优化问题数学模型的构成 | 第6-7页 |
| ·最优化问题的分类 | 第7页 |
| ·局部优化和全局优化 | 第7页 |
| ·传统优化算法及其局限性 | 第7-8页 |
| ·启发式方法 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-10页 |
| 第二章 粒子群优化算法 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·原始粒子群优化算法 | 第10-13页 |
| ·算法原理 | 第10-11页 |
| ·算法流程 | 第11-12页 |
| ·全局模型与局部模型 | 第12页 |
| ·同步模型和异步模型 | 第12-13页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第13页 |
| ·离散二进制粒子群优化算法 | 第13-14页 |
| ·算法参数设置分析 | 第14-16页 |
| ·种群大小m的确定 | 第14页 |
| ·初始种群生成方式 | 第14-16页 |
| ·c_1和c_2的确定 | 第16页 |
| ·V_(max)的设定 | 第16页 |
| ·惯性权重 | 第16页 |
| ·停止准则 | 第16页 |
| ·粒子群算法的发展 | 第16-17页 |
| ·粒子群算法多样性的改进 | 第16-17页 |
| ·粒子群算法收敛速度的改进 | 第17页 |
| ·其它粒子群混合算法 | 第17页 |
| ·粒子群优化算法与遗传算法比较 | 第17-19页 |
| 第三章 粒子群算法的改进 | 第19-32页 |
| ·全局优化算法的改进策略 | 第19页 |
| ·无约束优化测试函数 | 第19-21页 |
| ·种群多样性测度 | 第21-22页 |
| ·算法稳定性测度 | 第22页 |
| ·内嵌模式解的粒子群算法 | 第22-27页 |
| ·模式解相关概念 | 第22-24页 |
| ·内嵌模式解的粒子群算法原理及算法步骤 | 第24页 |
| ·效果评价 | 第24-27页 |
| ·嵌入黄金分割法(GPSO)的混合粒子群优化算法 | 第27-32页 |
| ·基本PSO保收敛条件 | 第27页 |
| ·黄金分割法 | 第27-28页 |
| ·嵌入黄金分割法的混合粒子群优化算法原理及步骤 | 第28-32页 |
| 第四章 整数资源分配问题的粒子群算法 | 第32-36页 |
| ·资源分配问题简介 | 第32-33页 |
| ·基于整数资源分配问题的粒子群算法 | 第33-34页 |
| ·整数资源分配问题粒子群算法的原理 | 第33-34页 |
| ·整数资源分配问题的粒子群算法的步骤 | 第34页 |
| ·具体算例 | 第34-36页 |
| 第五章 小结与展望 | 第36-37页 |
| ·总结 | 第36页 |
| ·展望 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第40页 |
