具有局部定向繁殖策略和自学习机制的定向进化算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| ·进化算法的研究背景 | 第10-11页 |
| ·定向进化算法的研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·进化算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·定向进化算法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题研究内容与目的 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 进化算法概述及相关理论知识 | 第17-33页 |
| ·进化算法概述 | 第17-27页 |
| ·EA 的基本流程 | 第18-19页 |
| ·EA 的实现方式 | 第19-23页 |
| ·EA 的主要特征 | 第23-24页 |
| ·EA 的数学原理以及收敛性分析 | 第24-27页 |
| ·本文相关理论知识 | 第27-32页 |
| ·定向进化机制 | 第27-29页 |
| ·进化方向 | 第28-29页 |
| ·最优进化方向 | 第29页 |
| ·局部搜索技术 | 第29-30页 |
| ·局部搜索技术概述 | 第29-30页 |
| ·分层局部搜索思想 | 第30页 |
| ·动态优化方法 | 第30-31页 |
| ·学习算子 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于局部定向繁殖策略的动态优化算法 | 第33-45页 |
| ·局部定向繁殖策略 | 第33-35页 |
| ·动态调整方式 | 第33-34页 |
| ·局部定向繁殖策略 | 第34-35页 |
| ·具有局部定向繁殖策略的动态优化算法 | 第35-37页 |
| ·LRSEA | 第35-36页 |
| ·LRSEA 分析 | 第36-37页 |
| ·实验分析 | 第37-44页 |
| ·实验一 算法的搜索过程及执行效率分析 | 第38-40页 |
| ·实验二 算法的全局搜索能力分析与比较 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 自学习进化机制 | 第45-57页 |
| ·自学习与自适应 | 第45-46页 |
| ·积极学习算子 | 第46-47页 |
| ·定向学习算子 | 第46页 |
| ·学习效率 | 第46-47页 |
| ·积极学习算子 | 第47页 |
| ·基于积极学习算子的 LRSEA* | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-56页 |
| ·实验一 算法的搜索过程及搜索能力分析 | 第49-50页 |
| ·实验二 算法的全局搜索能力分析与比较 | 第50-54页 |
| ·实验三 学习效率对求解测试函数最小值的影响 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文工作总结 | 第57-58页 |
| ·本文工作的创新点 | 第58页 |
| ·未来工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 个人简历 | 第65页 |
| 攻读硕士期间所参与的科研项目和发表的学术论文 | 第65页 |
