群智能优化算法代理模型研究
| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·群智能优化算法代理模型研究背景 | 第10-15页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·群智能优化算法 | 第10-14页 |
| ·代理模型的必要性及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15页 |
| ·论文组织结构及创新点 | 第15-17页 |
| ·组织结构 | 第15-16页 |
| ·创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 群智能优化算法代理模型综述 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·群智能优化算法结构分析 | 第17-25页 |
| ·遗传算法 | 第18-19页 |
| ·粒子群算法 | 第19-22页 |
| ·蚁群算法 | 第22-24页 |
| ·免疫算法 | 第24-25页 |
| ·群智能优化算法瓶颈 | 第25-26页 |
| ·适应度模型分析与分类 | 第26-31页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·进化特定适应度模型 | 第26-28页 |
| ·代理模型 | 第28-31页 |
| 第3章 降维方法与流形学习 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·线性降维方法 | 第31-33页 |
| ·主成分分析 | 第32页 |
| ·多维尺度方法 | 第32页 |
| ·线性判别方法 | 第32-33页 |
| ·非线性降维方法 | 第33-40页 |
| ·非线性降维方法综述 | 第33-34页 |
| ·流形学习 | 第34-39页 |
| ·流形学习算法存在的问题 | 第39-40页 |
| ·数据降维方法总结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于黎曼流形学习的代理模型 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·相关算法简介 | 第41-46页 |
| ·粒子群优化算法 | 第41-42页 |
| ·聚类算法 | 第42-44页 |
| ·回归方法 | 第44-45页 |
| ·黎曼流形学习 | 第45-46页 |
| ·黎曼流形代理模型算法及其思想 | 第46页 |
| ·算法细节 | 第46-47页 |
| ·算法复杂性分析 | 第47-48页 |
| ·算法流程图 | 第48-49页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第49-70页 |
| ·引言 | 第49-52页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第52-70页 |
| ·实验一 | 第52-63页 |
| ·实验二 | 第63-66页 |
| ·实验三 | 第66-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-71页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 作者简介与科研成果 | 第74-75页 |
| 个人简历 | 第74页 |
| 发表论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
