量子进化算法中信息共享机制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-26页 |
| ·选题背景与意义 | 第10-12页 |
| ·分布估计算法 | 第12-19页 |
| ·量子信息与量子进化算法 | 第19-24页 |
| ·本文主要工作与贡献 | 第24-25页 |
| ·论文的内容安排 | 第25-26页 |
| 第2章 量子进化算法基本原理 | 第26-34页 |
| ·量子个体的概率编码 | 第26-28页 |
| ·量子个体的进化 | 第28-29页 |
| ·几种主要的量子进化算法模型 | 第29-33页 |
| ·本章小节 | 第33-34页 |
| 第3章 量子进化算法信息共享机制的实验研究 | 第34-65页 |
| ·测试问题 | 第34-37页 |
| ·测试算法 | 第37-40页 |
| ·测试指标 | 第40-43页 |
| ·实验分析与结论 | 第43-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第4章 基于全面学习的量子进化算法 | 第65-86页 |
| ·全面学习策略 | 第65-66页 |
| ·基于全面学习的量子进化算法 | 第66-68页 |
| ·实验分析与结论 | 第68-85页 |
| ·本章小节 | 第85-86页 |
| 第5章 基于生态地理学模型的量子进化算法 | 第86-111页 |
| ·生态地理学模型简介 | 第86-89页 |
| ·基于生态地理学的优化算法 | 第89-90页 |
| ·基于生态地理学模型的量子进化算法 | 第90-93页 |
| ·实验分析与结论 | 第93-110页 |
| ·本章小节 | 第110-111页 |
| 第6章 总结与展望 | 第111-113页 |
| ·全文总结 | 第111-112页 |
| ·下一阶段工作展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 在读期间发表的学术论文和参与的科研项目情况 | 第120-121页 |
