大规模全局优化问题的高效算法研究
| 摘要 | 第6-7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 研究背景及价值 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容和创新之处 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 大规模全局优化算法简介 | 第21-37页 |
| 2.1 大规模全局优化问题概述 | 第21-22页 |
| 2.1.1 大规模全局优化问题模型 | 第21-22页 |
| 2.1.2 变量相关性定义 | 第22页 |
| 2.2 现有求解大规模全局问题算法 | 第22-29页 |
| 2.2.1 基于CC框架的算法 | 第23-28页 |
| 2.2.2 混合优化算法 | 第28-29页 |
| 2.3 局部搜索算法 | 第29-35页 |
| 2.3.1 粒子群算法 | 第29-31页 |
| 2.3.2 基于DE的局部搜索算法 | 第31-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于参数动态调整的差分进化新算法 | 第37-51页 |
| 3.1 差分进化算法缺陷 | 第37-38页 |
| 3.2 基于动态参数调整的差分进化新算法 | 第38-43页 |
| 3.2.1 基于熵值控制的变异策略 | 第38-41页 |
| 3.2.2 改进的交叉策略 | 第41-42页 |
| 3.2.3 改进的选择策略 | 第42-43页 |
| 3.3 数值实验与结果分析 | 第43-50页 |
| 3.3.1 对比算法简述 | 第43-44页 |
| 3.3.2 实验环境和参数设置 | 第44-45页 |
| 3.3.3 数值实验和结果分析 | 第45-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于双层资源分配的大规模全局优化新算法 | 第51-67页 |
| 4.1 算法思想简述 | 第52页 |
| 4.2 基于双层资源分配的大规模全局优化新算法 | 第52-59页 |
| 4.2.1 变量分组 | 第52-54页 |
| 4.2.2 深度资源分配 | 第54-55页 |
| 4.2.3 广度资源分配 | 第55-58页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第58-59页 |
| 4.3 实验设计和结果分析 | 第59-65页 |
| 4.3.1 实验环境和参数设置 | 第59-60页 |
| 4.3.2 数值实验和结果分析 | 第60-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 今后工作 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
