| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-35页 |
| ·研究背景 | 第19-20页 |
| ·优化问题数学描述 | 第20-21页 |
| ·大规模优化 | 第21-22页 |
| ·全局优化方法概述 | 第22页 |
| ·智能优化算法概述及其搜索策略的共性 | 第22-25页 |
| ·遗传算法GA | 第22-23页 |
| ·进化规划EP | 第23页 |
| ·粒子群优化PSO | 第23-24页 |
| ·微分进化DE | 第24页 |
| ·智能优化算法搜索策略上的共性 | 第24-25页 |
| ·广义邻域搜索框架 | 第25-30页 |
| ·传统的邻域搜索算法与智能优化算法统的统一搜索框架 | 第25-27页 |
| ·广域邻域搜索框架要素 | 第27-28页 |
| ·改进算法的思路 | 第28页 |
| ·基于广义邻域搜索框架的Nelder-Mead单纯形法改进策略研究 | 第28-29页 |
| ·基于广义邻域搜索框架的单纯形遗传算法 | 第29-30页 |
| ·基于广义邻域搜索框架的单纯形法粒子群优化算法 | 第30页 |
| ·论文主要内容与组织安排 | 第30-33页 |
| ·研究内容及主要创新性成果 | 第30-33页 |
| ·论文组织 | 第33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第二章 广义单纯形中的多向搜索策略 | 第35-59页 |
| ·基本NELDER-MEAD单纯形法 | 第35-42页 |
| ·基本NELDER-MEAD单纯形法的研究进展 | 第35-37页 |
| ·基本Nelder-Mead单纯形法的算法思想 | 第37页 |
| ·基本Nelder-Mead单纯形法的基本操作 | 第37-38页 |
| ·基本Nelder-Mead单纯形法的算法描述 | 第38-39页 |
| ·基本Nelder-Mead单纯形法的缺陷及其改进策略 | 第39-41页 |
| ·极值变异及带极值变异的单纯形法 | 第41-42页 |
| ·广义单纯形与广义单纯形矩阵 | 第42-45页 |
| ·广义单纯形及其矩阵 | 第42页 |
| ·广义单纯形矩阵的分块 | 第42-45页 |
| ·单纯形多向搜索 | 第45-52页 |
| ·双向搜索 | 第45-46页 |
| ·固定形心单纯形多向搜索及算法描述 | 第46-49页 |
| ·可变形心单纯形多向搜索Ⅰ及算法描述 | 第49-51页 |
| ·可变形心单纯形多向搜索Ⅱ | 第51-52页 |
| ·列分解与行列综合分解及其应用 | 第52页 |
| ·组合单纯形法 | 第52-53页 |
| ·数值仿真实验 | 第53-58页 |
| ·极值变异策略验证 | 第53-56页 |
| ·可变形心单纯形多向搜索策略Ⅰ验证 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第三章 单纯形遗传算法 | 第59-103页 |
| ·引言 | 第59-63页 |
| ·单纯形混合遗传算法 | 第59-63页 |
| ·遗传算法的一般算法描述 | 第63页 |
| ·单纯形遗传算法的进化机制及进化单纯形 | 第63-65页 |
| ·单纯形遗传算法进化机制 | 第63-64页 |
| ·进化单纯形 | 第64-65页 |
| ·单纯形遗传算法的繁殖算子 | 第65-71页 |
| ·单纯形遗传算法繁殖算子特点 | 第65-67页 |
| ·单纯形遗传算法繁殖算子构造方法 | 第67-71页 |
| ·单纯形遗传算法的算法描述及参数选择 | 第71-74页 |
| ·算法描述 | 第71-73页 |
| ·算法参数设置 | 第73-74页 |
| ·单纯形遗传算法数值优化实验 | 第74-95页 |
| ·实验设计 | 第74-77页 |
| ·实验Ⅰ数值优化结果 | 第77-79页 |
| ·实验Ⅱ数值优化结果 | 第79-80页 |
| ·实验Ⅲ数值优化结果 | 第80-82页 |
| ·实验Ⅳ数值优化结果 | 第82-84页 |
| ·实验Ⅴ数值优化结果 | 第84-95页 |
| ·参数分析与讨论 | 第95-98页 |
| ·最大进化代数Max-gen对单纯形遗传算法的影响 | 第95页 |
| ·进化单纯形顶点数m对单纯形遗传算法的影响 | 第95-96页 |
| ·进化单纯形顶点数n对单纯形遗传算法的影响 | 第96页 |
| ·面搜索算子接受概率及极值变异接受概率对单纯形遗传算法的影响 | 第96-97页 |
| ·讨论排序操作对单纯形遗传算法的影响 | 第97-98页 |
| ·单纯形遗传算法与其他相关算法比较 | 第98-102页 |
| ·单纯形遗传算法的方向繁殖算子之间转换 | 第98页 |
| ·单纯形遗传算法与实数编码遗传算法的比较 | 第98-99页 |
| ·单纯形遗传算法与受控随机搜索算法的比较 | 第99页 |
| ·单纯形遗传算法与改进单纯形法NMSM-EM的比较 | 第99-100页 |
| ·单纯形遗传算法与微分进化比较 | 第100-102页 |
| ·小结 | 第102-103页 |
| 第四章 单纯形粒子群算法 | 第103-153页 |
| ·引言 | 第103-106页 |
| ·PSO发展与改进 | 第103-105页 |
| ·单纯形粒子群算法起源 | 第105-106页 |
| ·单纯形粒子群算法与PSO算法的区别 | 第106页 |
| ·简化基本粒子群算法及分析 | 第106-108页 |
| ·基本粒子群算法 | 第106-107页 |
| ·简化粒子群算法收敛性 | 第107-108页 |
| ·各种单纯形粒子群优化算法演化过程 | 第108-118页 |
| ·线性单纯形粒子群优化算法 | 第109-111页 |
| ·线性单纯形粒子群优化算法的收敛性 | 第111-114页 |
| ·线性单纯形粒子群优化算法收敛值区间的估计 | 第114-118页 |
| ·基本单纯形粒子群优化算法 | 第118-121页 |
| ·推导基本粒子群优化算法动力学方程 | 第118-119页 |
| ·基本单纯形粒子群优化算法收敛性分析 | 第119-121页 |
| ·单纯形粒子群优化算法 | 第121-124页 |
| ·单纯形粒子群优化算法 | 第121-122页 |
| ·单纯形粒子群算法数值优化实验 | 第122-124页 |
| ·带极值扰动单纯形粒子优化算法 | 第124-125页 |
| ·PSO收敛于局部极值点的原因及改进思想 | 第124-125页 |
| ·带极值扰动单纯形粒子优化算法 | 第125页 |
| ·单纯形粒子群优化算法扩展形式 | 第125-129页 |
| ·带极值扰动的全局型单纯形粒子群优化算法 | 第126页 |
| ·带极值扰动的局部型单纯形粒子群优化算法 | 第126页 |
| ·带极值扰动的综合型单纯形粒子群优化算法 | 第126-127页 |
| ·单纯形粒子群优化算法中粒子间信息传递模型 | 第127-129页 |
| ·带极值扰动的单纯形粒子群算法数值优化实验 | 第129-149页 |
| ·实验设计 | 第129-130页 |
| ·实验Ⅰ30维函数数值优化结果 | 第130-132页 |
| ·实验Ⅱ10维组合函数数值优化结果 | 第132-133页 |
| ·实验Ⅲ50维大范围函数数值优化结果 | 第133-135页 |
| ·实验Ⅳ100-300高维函数数值优化结果 | 第135-140页 |
| ·实验Ⅴ1000-1500维大规模优化结果 | 第140-149页 |
| ·扰动接受概率对算法影响 | 第149-151页 |
| ·小结 | 第151-153页 |
| 第五章 基于共生机制的单纯形协同进化算法 | 第153-167页 |
| ·协同进化算法及基于共生机制的协同进化算法初始框架 | 第153-155页 |
| ·协同进化算法发展 | 第153页 |
| ·基于共生机制的协同进化算法框架 | 第153-154页 |
| ·改进的基于共生机制的协同进化框架 | 第154-155页 |
| ·改进的协同进化框架中的群体变迁 | 第155-159页 |
| ·群体的矩阵表示 | 第155-156页 |
| ·群体分量组划分与表示 | 第156页 |
| ·适应度协同计算时群体 | 第156-157页 |
| ·二次协同优化时群体 | 第157页 |
| ·二次竞争进化时群体 | 第157-158页 |
| ·群体转换过程 | 第158页 |
| ·基于共生机制的单纯形协同进化算法描述 | 第158-159页 |
| ·基于共生机制的单纯形协同进化算法数值优化实验 | 第159-166页 |
| ·实验设计 | 第159-160页 |
| ·实验Ⅰ大规模函数优化结果 | 第160-163页 |
| ·实验Ⅱ改进协同进化算法框架验证 | 第163-165页 |
| ·实验Ⅲ优化300维的组合函数及混合组合函数结果 | 第165-166页 |
| ·小结 | 第166-167页 |
| 第六章 多模态单纯形混合遗传算法 | 第167-173页 |
| ·基于分类的多模态混合遗传算法构造方法 | 第167-168页 |
| ·混合进化算法中时-空 | 第167页 |
| ·基于空间分层处理的单纯形混合遗传算法 | 第167-168页 |
| ·单纯形多模态混合遗传算法中聚类方法与子群体划分 | 第168-169页 |
| ·聚类与子群体划分 | 第168-169页 |
| ·子群体分类算法 | 第169页 |
| ·分类处理方法 | 第169页 |
| ·基于排序模型自适应遗传算法 | 第169页 |
| ·全局搜索与局部搜索平衡控制 | 第169-170页 |
| ·多模态单纯形混合遗传算法多峰函数优化实验 | 第170-172页 |
| ·多峰测试函数 | 第170-171页 |
| ·多模态单纯形混合遗传算法实验结果 | 第171-172页 |
| ·小结 | 第172-173页 |
| 第七章 结论与展望 | 第173-176页 |
| ·全文总结及结论 | 第173-174页 |
| ·继续研究与展望 | 第174-176页 |
| ·继续研究 | 第174-175页 |
| ·研究展望 | 第175-176页 |
| 参考文献 | 第176-186页 |
| 附录—测试函数 | 第186-194页 |
| 致谢 | 第194-195页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第195-197页 |
