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演化算法渐近行为的若干问题研究

论文创新点第4-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-27页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 国内外研究与现状第13-24页
        1.2.1 收敛性第14-19页
        1.2.2 收敛速度第19-22页
        1.2.3 时间复杂性第22-24页
    1.3 本文研究内容第24-25页
    1.4 本文的组织结构第25-27页
2 演化算法的各项机制第27-36页
    2.1 演化算法的基本要素第27-33页
        2.1.1 编码第28-29页
        2.1.2 适应度度量第29-30页
        2.1.3 演化算子第30-33页
        2.1.4 各项参数第33页
    2.2 演化算法的一般性框架第33页
    2.3 自适应策略第33-34页
    2.4 精英机制第34-35页
    2.5 本章小结第35-36页
3 演化算法的有限Markov链第36-52页
    3.1 非负矩阵和有限Markov链理论基础第36-39页
    3.2 演化算法的有限状态Markov模型第39-48页
        3.2.1 种群的表示第39-41页
        3.2.2 演化算法的若干经典框架及其Markov模型第41-45页
        3.2.3 演化算法的模型归类第45-48页
    3.3 基本理论问题相关的定义与性质第48-51页
        3.3.1 若干收敛性定义间的联系第48-49页
        3.3.2 两类收敛速度衡量准则间的关系第49-50页
        3.3.3 计算时间复杂性的记号第50-51页
    3.4 本章小结第51-52页
4 非时变精英演化算法的渐近行为第52-70页
    4.1 引言第52-54页
    4.2 收敛性第54-58页
        4.2.1 有限Markov链遍历理论的若干经典结论第54-56页
        4.2.2 强收敛条件第56-58页
    4.3 收敛速度第58-64页
        4.3.1 非负矩阵理论的相关定义引理第58-59页
        4.3.2 转移矩阵幂的收敛速度第59-61页
        4.3.3 未发现最优的概率第61-62页
        4.3.4 关于收敛速度的进一步讨论第62-64页
    4.4 计算时间复杂度第64-67页
        4.4.1 收敛速度与计算时间之间的表达式关系第64-66页
        4.4.2 平均首达时间的界第66-67页
    4.5 案例分析第67-69页
    4.6 本章小结第69-70页
5 时变演化算法的渐近行为第70-90页
    5.1 引言第70-71页
    5.2 从非时变至时变第71-74页
        5.2.1 收敛速度的表达式第71-72页
        5.2.2 强收敛性的条件第72-73页
        5.2.3 从收敛速度至首达时间第73-74页
        5.2.4 案例分析第74页
    5.3 渐近可约演化算法的收敛性第74-88页
        5.3.1 第1类收敛条件第75-84页
        5.3.2 第2类收敛条件第84-88页
    5.4 进一步的讨论第88-89页
        5.4.1 已有的结论第88-89页
        5.4.2 若干困难第89页
    5.5 本章小结第89-90页
6 多峰适应值函数下精英保留演化算法的收敛性质第90-112页
    6.1 两类精英保留演化算法的收敛性质第91-98页
        6.1.1 更新矩阵的性质与有限Markov链模型第91-96页
        6.1.2 收敛性质第96-98页
    6.2 精英保留基因表达式编程算法的理论分析第98-110页
        6.2.1 算法概述第98-102页
        6.2.2 MEGEP的流程第102-104页
        6.2.3 染色体,表达式树与计算机程序之间的映射关系第104-105页
        6.2.4 收敛性质第105-110页
    6.3 本章小结第110-112页
7 总结与展望第112-115页
    7.1 本文工作的总结第112-113页
    7.2 后续研究工作的展望第113-115页
参考文献第115-123页
附录1 一些统一的记号第123-126页
攻博期间发表的科研成果目录第126-127页
致谢第127-129页
附件第129-131页

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