| 作者简介 | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-11页 |
| ABSTRACT | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第17-30页 |
| §1.1 研究背景 | 第17-20页 |
| §1.2 国内外研究现状 | 第20-25页 |
| 1.2.1 改进差分演化算法的操作 | 第20页 |
| 1.2.2 加入新的操作 | 第20-21页 |
| 1.2.3 参数自适应差分演化算法 | 第21-22页 |
| 1.2.4 混合差分演化算法 | 第22-23页 |
| 1.2.5 多策略差分演化算法 | 第23-25页 |
| §1.3 本文研究目的及研究内容 | 第25-29页 |
| 1.3.1 文本研究目的 | 第25-26页 |
| 1.3.2 本文的主要研究内容 | 第26-28页 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 | 第28-29页 |
| §1.4 论文结构安排 | 第29-30页 |
| 第二章 差分演化算法概论 | 第30-36页 |
| §2.1 标准差分演化算法 | 第30-33页 |
| 2.1.1 变异操作 | 第30-31页 |
| 2.1.2 杂交操作 | 第31页 |
| 2.1.3 选择操作 | 第31-32页 |
| 2.1.4 标准差分演化算法基本流程 | 第32-33页 |
| 2.1.5 标准差分演化算法的控制参数 | 第33页 |
| §2.2 差分演化算法的应用 | 第33-36页 |
| 第三章 改进的自适应差分演化算法 | 第36-52页 |
| §3.1 基于个体适应值的自适应差分演化算法 | 第36-44页 |
| 3.1.1 缩放因子的自适应 | 第36-37页 |
| 3.1.2 杂交概率的自适应 | 第37-38页 |
| 3.1.3 实验结果分析 | 第38-44页 |
| §3.2 基于集合的自适应离散差分演化算法 | 第44-52页 |
| 3.2.1 算法结构 | 第44-48页 |
| 3.2.2 参数自适应策略 | 第48-49页 |
| 3.2.3 试验结果分析 | 第49-52页 |
| 第四章 自适应差分演化算法在模糊聚类中的应用 | 第52-69页 |
| §4.1 模糊集的基本概念 | 第52-54页 |
| §4.2 模糊集合的运算、关系及矩阵 | 第54-57页 |
| §4.3 模糊聚类分析的一般步骤 | 第57-61页 |
| 4.3.1 标准化数据 | 第57-58页 |
| 4.3.2 确定模糊矩阵 | 第58-60页 |
| 4.3.3 模糊聚类 | 第60-61页 |
| §4.4 自适应差分演化算法在模糊核聚类分析中的应用 | 第61-69页 |
| 4.4.1 算法中相关策略 | 第63-64页 |
| 4.4.2 基于自适应差分演化算法的模糊核聚类算法步骤 | 第64-65页 |
| 4.4.3 仿真实验结果分析 | 第65-69页 |
| 第五章 基于自适应差分演化算法生成安全椭圆曲线 | 第69-81页 |
| §5.1 椭圆曲线及相关概念 | 第69-73页 |
| §5.2 二进制域F_2~m及安全椭圆曲线的标准 | 第73-75页 |
| 5.2.1 二进制域 | 第73页 |
| 5.2.2 安全椭圆曲线的标准 | 第73-75页 |
| §5.3 基于集合的自适应离散差分演化算法生成安全椭圆曲线 | 第75-81页 |
| 5.3.1 基于离散自适应差分演化算法生成Koblitz安全椭圆曲线 | 第75-78页 |
| 5.3.2 基于离散自适应差分演化算法生成Koblitz椭圆曲线的安全性分析 | 第78-81页 |
| 第六章 自适应差分演化算法生成DE BRUUN序列 | 第81-92页 |
| §6.1 引言 | 第81-84页 |
| §6.2 生成DE BRUIJN序列的方法 | 第84-86页 |
| §6.3 一种特殊类型的TSP：TSP_n~* | 第86-88页 |
| §6.4 基于集合的自适应离散差分演化算法构造DE BRUIJN序列 | 第88-92页 |
| 6.4.1 算法的理论基础 | 第88页 |
| 6.4.2 算法的模型 | 第88-89页 |
| 6.4.3 算法的步骤 | 第89-90页 |
| 6.4.4 试验结果及分析 | 第90-91页 |
| 6.4.5 实验结果分析 | 第91-92页 |
| 第七章 总结与展望 | 第92-96页 |
| §7.1 研究成果总结 | 第92-95页 |
| §7.2 研究展望 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-105页 |
