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协同进化算法研究及在暴雨强度公式参数优化中的应用

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·优化算法研究进展第10-11页
   ·进化算法在气象学参数优化领域的研究现状第11-12页
   ·本文研究内容第12-13页
   ·本文组织结构第13-14页
   ·本章小结第14-15页
第二章 暴雨强度公式参数优化问题的建模第15-18页
   ·城市降水基础知识第15-16页
     ·降水三要素第15-16页
     ·降水量的观测第16页
     ·重现期第16页
   ·问题建模第16-17页
   ·本章小结第17-18页
第三章 进化多目标优化算法相关工作基础第18-26页
   ·多目标进化算法研究目标及热点第18页
   ·多目标进化的基础知识第18-20页
     ·Pareto相关概念第19-20页
     ·标准测试函数第20页
     ·评价指标第20页
   ·遗传算法第20-21页
   ·分布估计算法第21-22页
     ·EDA算法步骤第21-22页
     ·EDA的优势第22页
   ·协同进化算法第22-24页
     ·协同进化的框架第22-24页
     ·协同进化的特点第24页
   ·模拟退火技术第24页
   ·聚类算法第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第四章 NSGA-Ⅱ算法在暴雨强度公式参数优化中的研究第26-35页
   ·NSGA-Ⅱ算法精髓第26-28页
     ·精英策略第26页
     ·拥挤距离排序第26-27页
     ·非支配排序第27页
     ·算法主要过程图及步骤第27-28页
   ·仿真实验第28-34页
     ·测试函数第28-29页
     ·实验设计第29页
     ·实验结果第29-33页
     ·实验分析第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第五章 CMOA-BDC协同进化算法研究第35-46页
   ·CMOA-BDC第35-39页
     ·多功能的外部精英集合第35-36页
     ·精英集合分类方法第36-37页
     ·基于Pareto支配概念的个体评价方法第37页
     ·父种群的产生方法第37-38页
     ·新个体的产生方法第38-39页
   ·算法的实现过程第39-40页
   ·仿真实验第40-45页
     ·测试函数第40页
     ·评价指标第40页
     ·实验设计第40-41页
     ·实验结果第41-44页
     ·实验分析第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第六章 CEDA-MSGA进化优化算法研究第46-56页
   ·CEDA-MSGA第46-50页
     ·个体评价方法第46页
     ·“学生榜样”精英集合第46-48页
     ·模拟退火均衡协同进化与遗传进化第48-49页
     ·父种群的产生方法第49-50页
   ·算法的实现过程第50-51页
   ·仿真实验第51-55页
     ·测试函数第51页
     ·评价指标第51页
     ·实验设计第51-52页
     ·实验结果第52-55页
     ·实验分析第55页
   ·本章小结第55-56页
第七章 混合算法在暴雨公式参数优化中的应用与对比第56-63页
   ·相关对比算法第56-57页
     ·ES(G)、ES(K)第56-57页
     ·差分进化算法第57页
   ·不同暴雨强度公式参数优化算法间的对比第57-62页
     ·实验设计第57-58页
     ·实验结果第58-61页
     ·实验分析第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第八章 总结与展望第63-64页
参考文献第64-69页
致谢第69-70页
作者简介第70-71页
附录1 标准测试函数第71页

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