基于贪婪策略的微分进化算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-33页 |
| ·课题背景 | 第13-15页 |
| ·优化算法研究综述 | 第15-23页 |
| ·最优化问题 | 第15-17页 |
| ·优化算法及其分类 | 第17-18页 |
| ·进化算法 | 第18-20页 |
| ·群智能 | 第20-21页 |
| ·其它优化算法 | 第21-23页 |
| ·微分进化算法研究综述 | 第23-31页 |
| ·微分进化算法原理 | 第23-27页 |
| ·微分进化算法理论研究 | 第27-30页 |
| ·微分进化算法应用研究 | 第30-31页 |
| ·本文主要研究内容 | 第31-33页 |
| 第2章 微分进化算法参数研究及算法测试 | 第33-57页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·优化算法评价方法 | 第33-37页 |
| ·优化算法性能评价指标 | 第33-36页 |
| ·优化算法性能测试函数 | 第36-37页 |
| ·微分进化算法参数研究 | 第37-47页 |
| ·参数取值范围研究 | 第37-41页 |
| ·参数效能统计分析 | 第41-47页 |
| ·微分进化算法的优化过程 | 第47-49页 |
| ·微分进化算法与遗传算法的比较 | 第49-52页 |
| ·遗传算法简介 | 第49-50页 |
| ·两种算法的比较 | 第50-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-52页 |
| ·微分进化算法与微粒群算法的比较 | 第52-55页 |
| ·微粒群算法简介 | 第52-53页 |
| ·两种算法的比较 | 第53页 |
| ·仿真实验 | 第53-55页 |
| ·微分进化算法特点分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 微分进化算法及其改进研究 | 第57-83页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·带局部增强算子的微分进化算法 | 第58-65页 |
| ·算法原理及实现 | 第58-61页 |
| ·仿真实验及分析 | 第61-65页 |
| ·基于混合优化策略的微分进化算法 | 第65-74页 |
| ·优化策略比较 | 第66-67页 |
| ·基于混合优化策略的改进算法 | 第67-71页 |
| ·混合因子自动更新机制 | 第71-74页 |
| ·基于贪婪变异算子的动态微分进化算法 | 第74-81页 |
| ·动态微分进化算法 | 第74-76页 |
| ·动态微分进化改进算法原理及实现 | 第76-78页 |
| ·仿真实验及分析 | 第78-81页 |
| ·三种算法的比较 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第4章 基于微分进化的聚类分析算法 | 第83-99页 |
| ·引言 | 第83-84页 |
| ·划分式聚类算法 | 第84-85页 |
| ·划分式聚类问题描述 | 第84-85页 |
| ·K-means 算法 | 第85页 |
| ·基于微分进化的聚类算法 | 第85-90页 |
| ·个体编码方式 | 第86-87页 |
| ·适应度函数 | 第87-88页 |
| ·算法流程 | 第88-90页 |
| ·基于微分进化的聚类算法仿真实验 | 第90-95页 |
| ·测试数据集 | 第90-92页 |
| ·实验结果及分析 | 第92-95页 |
| ·基于微分进化的聚类数目估计算法 | 第95-98页 |
| ·算法思想 | 第95-96页 |
| ·算法验证 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第5章 基于微分进化的数字滤波器设计 | 第99-111页 |
| ·引言 | 第99-100页 |
| ·基于微分进化的IIR数字滤波器设计 | 第100-105页 |
| ·IIR数字滤波器优化模型 | 第100-101页 |
| ·算法实现 | 第101-102页 |
| ·设计实例及分析 | 第102-105页 |
| ·基于微分进化的频率抽样FIR数字滤波器设计 | 第105-109页 |
| ·频率抽样法 | 第105-106页 |
| ·算法实现 | 第106-107页 |
| ·设计实例及分析 | 第107-109页 |
| ·本章小结 | 第109-111页 |
| 结论 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-125页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 个人简历 | 第128页 |
