| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| Chapter 1 Introduction | 第13-18页 |
| 1.1 General | 第13-14页 |
| 1.2 Motivation | 第14页 |
| 1.3 Objectives | 第14-15页 |
| 1.4 Methodology | 第15-16页 |
| 1.5 Contributions | 第16页 |
| 1.6 Layout of Thesis | 第16-18页 |
| Chapter 2 Background & Literature Study | 第18-30页 |
| 2.1 Overview of Optimization | 第18-21页 |
| 2.1.1 Local optimization | 第19-20页 |
| 2.1.2 Global optimization | 第20-21页 |
| 2.1.3 No Free Lunch theorem | 第21页 |
| 2.2 The limitations of traditional optimization algorithm | 第21-22页 |
| 2.3 Modern Optimization algorithm | 第22-24页 |
| 2.4 Fundamentals | 第24页 |
| 2.5 Categorizing optimization problems | 第24-25页 |
| 2.5.1 Continuous and Discrete | 第24页 |
| 2.5.2 Constrained and Unconstrained | 第24-25页 |
| 2.5.3 Linear and non-linear | 第25页 |
| 2.5.4 Robust Design Optimization | 第25页 |
| 2.6 The alpha-stable distribution | 第25页 |
| 2.7 Lévy distribution | 第25-26页 |
| 2.8 The mittag-Lettler distribution | 第26-27页 |
| 2.9 Black-box model | 第27-28页 |
| 2.10 Applications of Cuckoo Search Algorithm | 第28-30页 |
| Chapter 3 Improved Self Adaptive Cuckoo Search Algorithm | 第30-38页 |
| 3.1 The concept of Cuckoo Search Algorithm | 第30-34页 |
| 3.1.1 Cuckoo Search Algorithm | 第31-33页 |
| 3.1.2 The pseudo-code of original cuckoo search algorithm | 第33-34页 |
| 3.2 Cuckoo search research in different areas | 第34页 |
| 3.3 Why I choose the CS to solve continuous optimizations problems | 第34-35页 |
| 3.4 Improved Self Adaptive Cuckoo Search Algorithm | 第35-38页 |
| 3.4.1 The pseudo-code of the ISAS-CS is presented as below | 第35-38页 |
| Chapter 4 Experiment, Results, Comparisons and Applications | 第38-54页 |
| 4.1 Description of CEC2017 benchmark function set | 第38-39页 |
| 4.2 Parameters analysis of ISACS | 第39-43页 |
| 4.3 Statistical results of the proposed algorithm | 第43-46页 |
| 4.4 Comparison of ISACS with some state-of-the-art proposed algorithms | 第46-54页 |
| Chapter 5 Conclusions and further research | 第54-55页 |
| References | 第55-62页 |
| Acknowledgement | 第62页 |
