蛙跳算法的改进研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 蛙跳算法的研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.3 蛙跳算法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 蛙跳算法的理论研究 | 第13页 |
| 1.3.2 蛙跳算法的应用研究 | 第13-14页 |
| 1.3.3 蛙跳算法与其他算法的结合 | 第14页 |
| 1.4 本文研究的内容及创新点 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 蛙跳算法及相关理论 | 第16-27页 |
| 2.1 优化问题的基本概述 | 第16-17页 |
| 2.1.1 优化问题 | 第16页 |
| 2.1.2 优化问题的模型 | 第16-17页 |
| 2.2 群智能优化算法概述 | 第17-20页 |
| 2.3 经典蛙跳算法 | 第20-27页 |
| 2.3.1 蛙跳算法的理论基础 | 第20-21页 |
| 2.3.2 蛙跳算法的基本原理 | 第21-22页 |
| 2.3.3 蛙跳算法的基本步骤 | 第22-26页 |
| 2.3.4 蛙跳算法的参数 | 第26-27页 |
| 第三章 基于ε-差分进化策略的蛙跳算法 | 第27-41页 |
| 3.1 差分进化算法 | 第27-30页 |
| 3.1.1 差分进化算法的基本思想 | 第27-28页 |
| 3.1.2 差分进化算法的基本流程 | 第28-29页 |
| 3.1.3 差分进化算法的参数 | 第29页 |
| 3.1.4 差分进化算法的优缺点 | 第29-30页 |
| 3.2 约束处理算法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 惩罚函数法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 约束处理技术 | 第31-32页 |
| 3.3 带约束处理的蛙跳算法 | 第32-40页 |
| 3.3.1 ε-DE-SFLA算法的设计目标 | 第32-33页 |
| 3.3.2 SFLA分子种群改进 | 第33页 |
| 3.3.3 改进后的蛙跳算法框架 | 第33-36页 |
| 3.3.4 算法测试分析 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于万有引力更新策略的蛙跳算法 | 第41-52页 |
| 4.1 万有引力搜索算法 | 第41-44页 |
| 4.1.1 万有引力搜索算法基本思路 | 第41-42页 |
| 4.1.2 万有引力搜索算法的过程 | 第42-44页 |
| 4.2 基于万有引力更新策略的SFLA | 第44-47页 |
| 4.2.1 万有引力 | 第44-45页 |
| 4.2.2 GSFLA的更新策略 | 第45-46页 |
| 4.2.3 GSFLA算法的基本步骤 | 第46-47页 |
| 4.3 数值实验结果及分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 测试函数与条件 | 第47-48页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
