动态环境下基于对称分布的双子种群PSO算法研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-18页 |
1.1 研究背景 | 第9-12页 |
1.1.1 优化问题简介 | 第9-10页 |
1.1.2 动态优化问题概述 | 第10-11页 |
1.1.3 粒子群算法概述 | 第11-12页 |
1.2 研究现状 | 第12-16页 |
1.3 研究意义 | 第16-17页 |
1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
第2章 粒子群算法求解动态优化问题 | 第18-27页 |
2.1 基本粒子群优化算法 | 第18-21页 |
2.1.1 粒子的行为分析 | 第18-20页 |
2.1.2 PSO算法两种基本模型 | 第20-21页 |
2.1.3 PSO算法的优点 | 第21页 |
2.2 动态环境简介 | 第21-25页 |
2.2.1 动态环境的特征 | 第21-22页 |
2.2.2 动态测试函数 | 第22-23页 |
2.2.3 动态环境下算法的评价标准 | 第23-25页 |
2.3 PSO算法动态环境下求解的挑战 | 第25-26页 |
2.4 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 基于对称分布的双子群PSO算法 | 第27-35页 |
3.1 算法的原理及实现 | 第27-33页 |
3.1.1 感知环境的变化 | 第28页 |
3.1.2 动态差异进化策略 | 第28-29页 |
3.1.3 对称位移映射机制 | 第29-33页 |
3.2 TSDPSO算法描述 | 第33-34页 |
3.3 本章小结 | 第34-35页 |
第4章 实验设置和测试结果分析 | 第35-48页 |
4.1 DF1测试环境设置及结果分析 | 第35-41页 |
4.1.1 DF1测试环境参数设置 | 第35-38页 |
4.1.2 DF1测试结果分析 | 第38-41页 |
4.2 MPB测试环境设置及结果分析 | 第41-46页 |
4.2.1 MPB测试环境参数设置 | 第41-43页 |
4.2.2 MPB测试结果分析 | 第43-46页 |
4.3 本章小结 | 第46-48页 |
第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
参考文献 | 第50-54页 |
致谢 | 第54-55页 |
附录:攻读硕士学位期间发表论文和参与的研究项目 | 第55页 |