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基于微粒群算法的多目标优化问题研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第1章 绪论第11-21页
   ·论文选题的缘由和研究意义第11-12页
   ·MOP 的研究历史与现状第12-19页
     ·MOP 的求解方法第13-16页
     ·MOP 理论及应用研究第16-17页
     ·多目标PSO 算法的研究现状第17-19页
   ·MOP 研究中存在的问题第19页
   ·本文所做的主要工作第19-21页
第2章 相关理论研究第21-33页
   ·优化问题第21-29页
     ·单目标优化问题第21-22页
     ·多目标优化问题第22-25页
     ·多目标优化问题的数学理论第25-26页
     ·多目标优化问题的研究重点第26-29页
   ·微粒群算法第29-33页
     ·概述第29页
     ·基本原理第29-30页
     ·算法描述及其框架第30-31页
     ·改进策略第31页
     ·基于微粒群算法求解MOP 的重点第31-33页
第3章 测试函数集分析第33-41页
   ·MOP 测试函数集第33-34页
   ·MOP 测试集分类第34-41页
     ·非偏约束的数值多目标优化算法测试函数集第35-37页
     ·带偏约束的数值多目标优化算法测试函数集第37-39页
     ·ZDT 测试函数系列第39-41页
第4章 基于 Pareto-ε 定义的多目标问题研究第41-52页
   ·Pareto-ε 概念的提出第41-42页
   ·Pareto-ε 的相关定义第42-45页
   ·实验结果及其评价第45-52页
     ·实验平台第45页
     ·测试函数及其说明第45-46页
     ·Pareto-ε策略及其步骤第46-47页
     ·实验参数及其实验效果图第47-51页
     ·性能分析第51-52页
第5章 基于PΕPSO 的多目标问题求解第52-57页
   ·基于面向对象理论的类定义第52-53页
   ·基于 Pareto-ε PSO 算法第53-57页
     ·基本的PεPSO 算法框架第53-54页
     ·PεPSO 算法伪代码第54-55页
     ·参数的设置及其动态调整的思想第55-56页
     ·实验结果第56-57页
总结与展望第57-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
攻读学位期间所发表的学术论文第63页

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