基于捕鱼策略的优化方法改进研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| ·智能优化算法的研究背景 | 第9页 |
| ·捕鱼策略优化算法的研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 捕鱼策略优化算法 | 第11-14页 |
| ·渔夫的捕鱼策略简介 | 第11页 |
| ·算法实施过程描述 | 第11-12页 |
| ·捕鱼策略算法流程 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第三章 采用正交变换的改进 FSOA | 第14-19页 |
| ·基本思想 | 第14页 |
| ·方法描述 | 第14-16页 |
| ·算法流程图 | 第16页 |
| ·数值实验研究 | 第16-18页 |
| ·测试函数 | 第16-17页 |
| ·评价指标 | 第17页 |
| ·实验结果 | 第17-18页 |
| ·实验分析 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第四章 采用随机选点和旋转定点的改进FSOA | 第19-25页 |
| ·基本思想 | 第19页 |
| ·方法描述 | 第19-21页 |
| ·算法流程图 | 第21-22页 |
| ·实验仿真 | 第22-24页 |
| ·实验环境 | 第22页 |
| ·实验函数 | 第22页 |
| ·数值实验研究 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第五章 粒子群算法与捕鱼策略相结合的优化方法 | 第25-33页 |
| ·粒子群算法简介 | 第25-26页 |
| ·粒子群算法原理 | 第25页 |
| ·粒子群算法流程 | 第25-26页 |
| ·捕鱼策略优化算法与粒子群算法相结合的算法思想一 | 第26-27页 |
| ·PSO-FSOA-1算法基本思想 | 第26页 |
| ·PSO-FSOA-1 算法实施过程 | 第26-27页 |
| ·捕鱼策略优化算法与粒子群算法相结合的算法思想二 | 第27-29页 |
| ·PSO-FSOA-2 算法基本思想 | 第27-28页 |
| ·PSO-FSOA-2 算法实施过程 | 第28-29页 |
| ·实验仿真 | 第29-32页 |
| ·测试函数 | 第29页 |
| ·测试平台 | 第29页 |
| ·参数设置 | 第29-30页 |
| ·结果及分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第六章 萤火虫算法与捕鱼策略相结合的优化方法 | 第33-38页 |
| ·萤火虫算法简介 | 第33-34页 |
| ·萤火虫算法与捕鱼策略相结合的优化方法的基本思想 | 第34页 |
| ·GSO-FSOA 算法实施方法 | 第34-35页 |
| ·GSO-FSOA 算法实验仿真 | 第35-37页 |
| ·测试函数 | 第35页 |
| ·测试平台 | 第35页 |
| ·参数设置 | 第35-36页 |
| ·测评指标 | 第36页 |
| ·实验结果 与分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第七章 基于自然选择的改进 FSOA | 第38-42页 |
| ·算法原理 | 第38页 |
| ·算法描述 | 第38-39页 |
| ·算法步骤及流程图 | 第39页 |
| ·算法仿真实验 | 第39-41页 |
| ·测试函数 | 第39-40页 |
| ·实验平台 | 第40页 |
| ·参数设置及测评指标 | 第40页 |
| ·实验结果及讨论 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第八章 求解高维优化问题的改进 FSOA | 第42-48页 |
| ·算法基本思想 | 第42页 |
| ·算法描述 | 第42-43页 |
| ·算法流程 | 第43页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第43-47页 |
| ·测试函数 | 第43-44页 |
| ·测试性能评价指标 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 九总结和展望 | 第48-49页 |
| ·主要研究成果 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第54页 |
