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复杂优化问题的新型多自主体动态进化算法

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
1 绪论第19-34页
    1.1 研究背景与意义第19-21页
    1.2 国内外相关工作研究进展第21-32页
        1.2.1 群体智能优化算法的研究历程第21-26页
        1.2.2 群体智能优化算法存在的问题第26-32页
    1.3 本文主要研究思路第32-34页
2 虚拟碰撞第34-50页
    2.1 关键域与虚拟碰撞第34-36页
    2.2 虚拟碰撞的不可避免性第36-40页
    2.3 虚拟碰撞的负面影响第40-43页
    2.4 减少虚拟碰撞的策略第43-48页
        2.4.1 在未知区域的均匀采样第44-47页
        2.4.2 根据已知采样信息的非均匀采样第47-48页
    2.5 本章小结第48-50页
3 基于新型多自主体的雨林算法第50-62页
    3.1 林木的生长进化特点第50-52页
    3.2 采样信息熵第52-53页
        3.2.1 采样价值第52-53页
        3.2.2 信息熵与信息价值第53页
    3.3 算法规则与流程第53-56页
        3.3.1 算法规则第53-55页
        3.3.2 算法流程第55-56页
    3.4 实验结果测评第56-61页
        3.4.1 寻优速度对比第56-58页
        3.4.2 寻优准确度对比第58-60页
        3.4.3 算法的泛化能力第60-61页
    3.5 本章小结第61-62页
4 动态多自主体进化算法第62-87页
    4.1 DDEA的策略分析与新型多自主体第62-67页
        4.1.1 探索与挖掘之间的快速切换第62-66页
        4.1.2 多自主体的动态分区管理第66-67页
    4.2 DDEA的信息处理第67-69页
        4.2.1 绝对占优第67-68页
        4.2.2 相对占优第68-69页
        4.2.3 可信度分析第69页
    4.3 DDEA的核心设计第69-75页
        4.3.1 范围划分协议第72页
        4.3.2 规模设置协议第72-73页
        4.3.3 生存竞争协议第73-75页
    4.4 DDEA的性能评估第75-86页
        4.4.1 速度测评第76-80页
        4.4.2 精准度测评第80-85页
        4.4.3 泛化能力测评第85-86页
    4.5 本章小结第86-87页
5 BDDEA与约束优化问题的求解第87-105页
    5.1 双向动态多自主体进化架构第88-94页
        5.1.1 双向信息处理第88-90页
        5.1.2 动态多自主体进化第90-93页
        5.1.3 BDDEA算法流程第93-94页
    5.2 标称问题评估第94-104页
        5.2.1 速度测评第95-99页
        5.2.2 精准度测评第99-102页
        5.2.3 采样分布第102-104页
    5.3 本章小结第104-105页
6 IDDEA与奇异非凸约束优化问题的求解第105-119页
    6.1 子区域的划分第106-110页
        6.1.1 最优估计与多自体的进化第106-109页
        6.1.2 子区间创建第109-110页
    6.2 子区间引导的多自主体收敛迭代第110-111页
    6.3 下确界惩罚与IDDEA流程第111-113页
    6.4 标称问题测试第113-118页
        6.4.1 Himmelblau问题第113-115页
        6.4.2 弹簧拉伸/压缩权重的最小化问题第115-116页
        6.4.3 压力容器设计问题第116页
        6.4.4 焊接梁设计问题第116-118页
    6.5 本章小结第118-119页
7 结论与展望第119-124页
    7.1 结论第119-121页
    7.2 创新点第121-122页
    7.3 展望第122-124页
参考文献第124-131页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第131-132页
致谢第132-134页
作者简介第134页

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