基于种群重置和双子种群的混合差分进化算法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 优化问题 | 第8-9页 |
| 1.2 智能优化算法 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11页 |
| 1.4 本文的主要结构 | 第11-14页 |
| 第2章 差分进化算法简介 | 第14-22页 |
| 2.1 差分进化算法概述 | 第14-16页 |
| 2.2 差分进化算法的改进 | 第16-20页 |
| 2.2.1 算法变异策略的改进 | 第17-18页 |
| 2.2.2 算法参数的改进 | 第18-19页 |
| 2.2.3 与其他算法的结合 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 基于种群重置的混合粒子群差分进化算法 | 第22-32页 |
| 3.1 基于聚类的粒子群算法 | 第22-24页 |
| 3.1.1 基本粒子群算法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 一步K-均值聚类算法 | 第23页 |
| 3.1.3 基于聚类的粒子群算法 | 第23-24页 |
| 3.2 基于混沌的部分种群重置策略 | 第24-25页 |
| 3.3 基于种群重置的粒子群差分进化算法 | 第25-30页 |
| 3.3.1 算法步骤 | 第25-26页 |
| 3.3.2 仿真实验与结果分析 | 第26-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 基于双子种群的自适应差分进化算法 | 第32-42页 |
| 4.1 基于动态子群的自适应差分进化算法 | 第32-35页 |
| 4.1.1 动态子群更新策略 | 第32-33页 |
| 4.1.2 参数自适应调整策略 | 第33-35页 |
| 4.1.3 算法步骤 | 第35页 |
| 4.2 数值试验与结果分析 | 第35-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 第5章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第50页 |
