非线性代数方程组求解的布谷鸟算法及其改进算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 非线性代数方程组求解的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 传统算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 新型智能算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 布谷鸟搜索算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 理论基础 | 第15-19页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 布谷鸟搜索算法的基本理论 | 第15-17页 |
| 2.2.1 布谷鸟搜索算法简介 | 第15页 |
| 2.2.2 布谷鸟搜索算法的原理 | 第15-17页 |
| 2.3 基于适应值共享的小生境布谷鸟算法原理 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 多模态函数优化的布谷鸟及其改进算法 | 第19-27页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 多模态函数优化的布谷鸟算法 | 第19-24页 |
| 3.2.1 布谷鸟搜索算法的基本步骤 | 第19页 |
| 3.2.2 多模态函数的优化与比较 | 第19-24页 |
| 3.3 多模态函数优化的小生境布谷鸟搜索算法 | 第24-26页 |
| 3.3.1 小生境布谷鸟搜索算法的基本步骤 | 第24-25页 |
| 3.3.2 多模态函数的优化与比较 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 布谷鸟及其改进算法解非线性代数方程组 | 第27-50页 |
| 4.1 引言 | 第27页 |
| 4.2 利用布谷鸟搜索算法解非线性代数方程组 | 第27-36页 |
| 4.3 布谷鸟搜索算法参数灵敏性分析 | 第36-44页 |
| 4.3.1 区间对精度的影响 | 第36-38页 |
| 4.3.2 鸟巢个数灵敏度分析 | 第38-40页 |
| 4.3.3 抛弃概率灵敏度分析 | 第40-44页 |
| 4.4 利用小生境布谷鸟算法解非线性代数方程组 | 第44-48页 |
| 4.4.1 非线性代数方程组的多解问题分析 | 第44-47页 |
| 4.4.2 小生境个数的灵敏性分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附件 | 第58页 |
