一类智能算法及与变分优化的融合性研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·论文的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·最优化问题 | 第11-13页 |
| ·一类智能算法与变分问题的研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 2 智能算法与变分优化理论 | 第17-33页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第17-29页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第17-19页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第19-20页 |
| ·算法构成要素 | 第20-21页 |
| ·PSO 的改进与变形 | 第21-29页 |
| ·和声搜索算法 | 第29-30页 |
| ·基本和声搜索算法 | 第29-30页 |
| ·算法分析 | 第30页 |
| ·变分优化问题 | 第30-33页 |
| ·变分定义 | 第30-32页 |
| ·变分法的应用 | 第32-33页 |
| 3 智能优化算法的改进及应用研究 | 第33-51页 |
| ·基于变尺度的粒子群优化算法 | 第33-43页 |
| ·变尺度法 | 第33-34页 |
| ·基于变尺度法的改进粒子群优化算法 | 第34-39页 |
| ·DPSO 算法在求解非线性方程组中的应用 | 第39-43页 |
| ·小结 | 第43页 |
| ·基于有限差分法的改进粒子群算法 | 第43-48页 |
| ·偏微分方程概述 | 第43-44页 |
| ·有限差分法 | 第44-46页 |
| ·改进的粒子群算法在求解偏微分方程中的应用 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48页 |
| ·基于变尺度的和声搜索算法研究 | 第48-51页 |
| ·算法具体流程 | 第48页 |
| ·数值实验 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 4 粒子群算法与变分优化问题的融合 | 第51-63页 |
| ·结合权余量和粒子群算法求解变分优化问题 | 第51-56页 |
| ·转化的变分问题 | 第51-52页 |
| ·权余量方法概述 | 第52-54页 |
| ·结合权余量和粒子群方法求解变分问题 | 第54页 |
| ·数值仿真试验 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56页 |
| ·结合粒子群和最小二乘法求解变分优化问题 | 第56-63页 |
| ·变分法的近似解法 | 第57页 |
| ·结合粒子群算法和最小二乘法求解变分问题 | 第57-58页 |
| ·数值仿真试验 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 A 程序源代码 | 第69-74页 |
| 作者简历 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76-77页 |
