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引导聚类的多层次差分演化算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 本文研究背景第8页
    1.2 算法研究现状第8-10页
        1.2.1 复合差分演化算法第8-9页
        1.2.2 基于聚类的差分演化算法第9-10页
    1.3 本文的创新点第10-11页
    1.4 本文的研究路线和组织结构第11-13页
第二章 差分演化算法第13-20页
    2.1 差分演化算法基本原理第13页
        2.1.1 差分演化算法第13页
        2.1.2 差分演化算法的一般框架第13页
    2.2 编码技术第13-19页
        2.2.3 群体设定第14-15页
        2.2.4 适应度函数第15页
        2.2.5 进化操作第15-19页
    2.3 本章小结第19-20页
第三章 聚类的复合差分演化算法第20-28页
    3.1 C-CODE算法设计第20-24页
        3.1.1 复合差分演化(CODE)策略第20-22页
        3.1.2 聚类的复合差分演化算法第22-24页
    3.2 数值实验第24-27页
        3.2.3 实验环境第24-25页
        3.2.4 实验方法第25页
        3.2.5 实验结果及分析第25-27页
    3.3 本章小结第27-28页
第四章 引导聚类的差分演化算法第28-42页
    4.1 GCDE算法设计第28-33页
        4.1.1 聚类策略第28-29页
        4.1.2 参数微调第29-31页
        4.1.3 算法实例第31-33页
    4.2 数值实验第33-41页
        4.2.1 实验环境以及实验参数设置第33页
        4.2.2 实验方法第33-35页
        4.2.3 实验结果及分析第35-41页
    4.3 本章小结第41-42页
第五章 引导聚类的多层次差分演化算法第42-49页
    5.1 GMDE算法设计第42-44页
    5.2 数值实验第44-48页
        5.2.1 实验环境第44页
        5.2.2 实验方法第44页
        5.2.3 实验对比部分第44-48页
    5.3 本章小结第48-49页
第六章 总结与展望第49-51页
    6.1 本文工作总结第49页
    6.2 今后工作展望第49-51页
参考文献第51-55页
发表论文和科研情况说明第55-56页
致谢第56-57页
附录一:其它因素对GCDE算法性能的影响实验对比表第57-58页

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