基于分组的大规模全局优化算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文研究内容及创新之处 | 第18-19页 |
| 1.4 论文框架 | 第19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 基础知识 | 第21-29页 |
| 2.1 大规模全局优化问题描述 | 第21页 |
| 2.2 进化算法概述 | 第21-25页 |
| 2.2.1 进化算法的基本思想 | 第21-23页 |
| 2.2.2 进化算法基本概念 | 第23-24页 |
| 2.2.3 进化算法特点分析 | 第24-25页 |
| 2.3 协同进化算法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 变量相关性定义 | 第25-26页 |
| 2.3.2 协同进化框架 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于分组和均匀设计的混合遗传算法 | 第29-45页 |
| 3.1 基于函数表达式的分组算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 基于表达式分组的原理分析 | 第29-31页 |
| 3.1.2 基于表达式分组的算法流程 | 第31-32页 |
| 3.2 遗传算子与局部搜索策略 | 第32-38页 |
| 3.2.1 基于拉丁方的交叉算子 | 第32-35页 |
| 3.2.2 一种新的自适应变异算子 | 第35-37页 |
| 3.2.3 局部搜索算子 | 第37-38页 |
| 3.3 一种新的混合遗传算法 | 第38-40页 |
| 3.3.1 空间分割与种群初始化 | 第38-39页 |
| 3.3.2 混合遗传算法框架 | 第39-40页 |
| 3.4 数值实验与结果分析 | 第40-44页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第40-41页 |
| 3.4.2 参数设置 | 第41页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于贡献度与深度分组的协同进化算法 | 第45-65页 |
| 4.1 深度分组与计算量分配 | 第45-50页 |
| 4.1.1 完全不可分问题再分组策略 | 第46-48页 |
| 4.1.2 完全可分问题再分组策略 | 第48-49页 |
| 4.1.3 基于贡献度的资源分配策略 | 第49-50页 |
| 4.2 优化算法 | 第50-55页 |
| 4.2.1 自适应差分进化算法 | 第50-55页 |
| 4.2.2 改进的邻域搜索算法 | 第55页 |
| 4.3 基于贡献度与深度分组的新算法 | 第55-57页 |
| 4.4 数值实验与结果分析 | 第57-63页 |
| 4.4.1 测试函数与参数设置 | 第57页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第57-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 工作总结 | 第65页 |
| 5.2 未来的展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |
