粒子群优化算法的研究及改进
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文的研究内容及取得成果 | 第13-14页 |
| 第2章 研究基础 | 第14-19页 |
| ·计算智能 | 第14-15页 |
| ·人工生命 | 第15-16页 |
| ·进化计算 | 第16-17页 |
| ·群智能 | 第17-19页 |
| 第3章 粒子群优化算法 | 第19-42页 |
| ·基本PSO算法和标准PSO算法 | 第19-27页 |
| ·算法原理 | 第19-22页 |
| ·算法流程 | 第22-23页 |
| ·算法分析 | 第23-27页 |
| ·PSO算法的改进 | 第27-36页 |
| ·收敛速度的改进 | 第28-30页 |
| ·增加多样性的改进 | 第30-32页 |
| ·加强局部搜索的PSO | 第32-34页 |
| ·其他改进 | 第34-36页 |
| ·PSO算法与其他优化算法的比较 | 第36-40页 |
| ·蚁群算法 | 第36-38页 |
| ·遗传算法 | 第38-40页 |
| ·PSO算法的应用 | 第40-42页 |
| 第四章 粒子群优化算法在函数优化问题中的应用 | 第42-52页 |
| ·函数优化问题 | 第42-45页 |
| ·M-CFPSO算法求解无约束优化问题 | 第45-48页 |
| ·M-CFPSO算法 | 第45-46页 |
| ·函数测试 | 第46-48页 |
| ·DP-CFPSO算法求解约束优化问题 | 第48-51页 |
| ·DP-CFPSO算法 | 第48-49页 |
| ·函数测试 | 第49-51页 |
| ·实验结果讨论 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·全文总结 | 第52页 |
| ·进一步的研究以及工作展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
