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文化算法及其应用研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-25页
   ·进化计算理论概况第13-19页
     ·进化计算第13-15页
     ·进化计算的主要分支第15-18页
     ·遗传算法、进化规划和进化策略之间的异同点第18页
     ·进化计算的应用第18-19页
   ·文化算法的研究背景第19-21页
     ·进化算法的局限性第19-20页
     ·从生物进化到社会进化第20-21页
   ·文化算法的研究现状第21-23页
   ·本文的主要工作第23-25页
第2章 文化算法第25-48页
   ·文化算法的计算框架第25-28页
   ·解决非线性无约束优化问题的文化算法第28-36页
     ·种群空间的编码第28页
     ·信仰空间结构第28-29页
     ·接受函数第29页
     ·信仰空间的更新第29-30页
     ·影响函数第30-31页
     ·算法实现步骤第31页
     ·仿真实验第31-36页
   ·解决非线性约束优化问题的文化算法第36-46页
     ·区域知识第36-38页
     ·信仰空间的结构第38-39页
     ·信仰元的属性第39-40页
     ·接受函数第40页
     ·更新信仰空间中的树状结构第40-41页
     ·更新信仰空间中的知识第41-42页
     ·影响函数第42-44页
     ·算法实现步骤第44页
     ·仿真实验第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第3章 知识进化策略第48-66页
   ·知识进化策略的哲学基础第48-54页
     ·知识进化论第49-52页
     ·科学知识增长的四段图式第52-54页
   ·知识进化策略的基本框架第54-55页
   ·知识进化策略实现步骤第55-59页
     ·假说集的编码方式第55-56页
     ·知识集的结构第56页
     ·反驳函数第56-57页
     ·猜测函数第57-58页
     ·知识进化策略的具体实现步骤第58-59页
   ·仿真实验第59-65页
     ·标准测试函数优化实验第59-61页
     ·高维函数优化实验第61-65页
   ·本章小结第65-66页
第4章 基于文化算法的聚类算法第66-91页
   ·聚类分析第66-74页
     ·聚类分析概述第66-67页
     ·基于目标函数的聚类算法研究概况第67-69页
     ·聚类分析的数学模型第69-70页
     ·聚类目标函数第70-73页
     ·硬 C均值聚类算法第73-74页
     ·模糊 C均值聚类算法第74页
   ·基于文化算法的聚类算法第74-80页
     ·基于文化算法的硬 C均值聚类算法第75-78页
     ·基于文化算法的模糊 C均值聚类算法第78页
     ·基于文化算法的模糊 C球壳聚类算法第78-79页
     ·基于文化算法的模糊 C直线聚类算法第79-80页
   ·仿真结果与分析第80-90页
     ·基于文化算法的硬 C均值聚类算法的仿真实验第80-84页
     ·基于文化算法的模糊 C均值聚类算法的仿真实验第84-86页
     ·基于文化算法的模糊 C球壳聚类算法的仿真实验第86-88页
     ·基于文化算法的模糊 C直线聚类算法的仿真实验第88-90页
   ·本章小结第90-91页
第5章 基于文化算法的阵列天线综合方法第91-107页
   ·阵列天线的分析第91-96页
     ·天线阵的辐射第91-93页
     ·一般直线阵的辐射特性第93-95页
     ·阵列天线综合研究概况第95-96页
   ·基于文化算法的阵列天线综合方法第96-98页
     ·种群空间的编码与适应度函数第97页
     ·基于文化算法的阵列天线综合方法一般步骤第97-98页
   ·基于文化算法的低副瓣阵列天线综合第98-102页
     ·低副瓣阵列天线综合的目标函数第98-99页
     ·仿真实验第99-102页
   ·基于文化算法的宽零陷方向图综合第102-106页
     ·宽零陷方向图综合的目标函数第103页
     ·仿真实验第103-106页
   ·本章小结第106-107页
结论第107-110页
 1 本论文内容总结第107-108页
 2 有待进一步的工作第108-110页
参考文献第110-121页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第121-122页
致谢第122页

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