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多元优化过程记忆算法及动静条件下多模态寻优研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-26页
    1.1 研究背景与意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-13页
        1.1.2 研究意义第13页
    1.2 研究现状第13-19页
        1.2.1 常用多模态寻优算法第14-17页
        1.2.2 动态条件下多模态寻优第17页
        1.2.3 收敛性分析方法第17-18页
        1.2.4 多模态优化研究热点第18-19页
    1.3 论文主要工作与结构安排第19-25页
        1.3.1 论文主要工作第19-22页
        1.3.2 结构安排第22-25页
    1.4 本文的创新点第25-26页
第二章 多元优化过程记忆算法的基本原理第26-44页
    2.1 本章引言第26页
    2.2 MOA算法多模态寻优基本思想第26-29页
        2.2.1 算法框架第26-28页
        2.2.2 多元化结构第28页
        2.2.3 全局和局部交替寻优方式第28-29页
        2.2.4 记忆寻优过程第29页
    2.3 算法基本流程第29-31页
    2.4 动静态多模态寻优算例第31-42页
        2.4.1 静态多模态寻优第32-36页
        2.4.2 动态多模态寻优第36-42页
    2.6 本章小结第42-44页
第三章 多元优化过程记忆算法的有效性研究第44-66页
    3.1 本章引言第44页
    3.2 算法复杂度分析第44-47页
        3.2.1 计算复杂度第44-47页
        3.2.2 空间复杂度第47页
    3.3 MOA算法收敛性分析第47-52页
        3.3.1 渐近性第47-48页
        3.3.2 可达性第48-50页
        3.3.3 收敛性第50-52页
    3.4 MOA多模态寻优特点第52-54页
        3.4.1 多元化结构第53页
        3.4.2 全局局部交替寻优方式第53-54页
        3.4.3 过程记忆思想第54页
    3.5 MOA算法动静态多模态寻优演示第54-65页
        3.5.1 静态多模态寻优第54-60页
        3.5.2 动态多模态寻优第60-65页
    3.6 本章小结第65-66页
第四章 多模态寻优算法性能对比实验平台的设计与实现第66-83页
    4.1 本章引言第66页
    4.2 软件简介第66-67页
    4.3 软件基本功能第67-69页
    4.4 操作说明第69-78页
        4.4.1 初始化配置第69-70页
        4.4.2 多模态寻优参数设置第70-73页
        4.4.3 多模态寻优第73-74页
        4.4.4 实验结果统计分析第74-78页
    4.5 MOA算法实验平台应用例第78-81页
    4.6 本章小结第81-83页
第五章 多元优化过程记忆算法静态条件下多模态优化研究第83-117页
    5.1 本章引言第83页
    5.2 多模态函数数值寻优研究第83-104页
        5.2.1 低维多模态数值寻优第83-98页
        5.2.2 十维组合多模态数值寻优第98-103页
        5.2.3 实验结论第103-104页
    5.3 MOA静态多模态路径规划研究第104-115页
        5.3.1 MOA路径规划算法第105-108页
        5.3.2 静态条件下多模态最短路径规划实验第108-111页
        5.3.3 实验结果与分析第111-114页
        5.3.4 实验结论第114-115页
    5.4 本章小结第115-117页
第六章 多元优化过程记忆算法动态条件下多模态寻优研究第117-144页
    6.1 本章引言第117页
    6.2 动态多模态数值寻优研究第117-136页
        6.2.1 移动峰多模态函数数值寻优第117-126页
        6.2.2 组合动态多模态函数数值寻优第126-134页
        6.2.3 实验结论第134-136页
    6.3 MOA动态多模态路径规划研究第136-143页
        6.3.1 MOA动态多模态路径规划算法第136-138页
        6.3.2 动态条件下多模态最短路径规划实验第138-140页
        6.3.3 实验结果与分析第140-142页
        6.3.4 实验结论第142-143页
    6.4 本章小结第143-144页
第七章 总结与展望第144-148页
    7.1 总结第144-147页
    7.2 未来工作展望第147-148页
附录一:相关定义第148-150页
附录二:标准测试函数第150-161页
附录三:对比优化算法第161-163页
参考文献第163-175页
攻读博士学位期间完成的科研成果第175-179页
致谢第179-183页

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