演化计算理论分析与学习算法的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 演化算法基础 | 第11-14页 |
| 1.3 相关工作 | 第14-24页 |
| 1.4 有待研究的问题 | 第24-25页 |
| 1.5 本文工作 | 第25-27页 |
| 第二章 基于收敛率比较的复杂度分析 | 第27-41页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 收敛率比较分析法 | 第27-30页 |
| 2.3 分析实例 | 第30-38页 |
| 2.4 小结 | 第38-41页 |
| 第三章 基于马氏链交换的复杂度分析 | 第41-59页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 马氏链交换分析法 | 第41-44页 |
| 3.3 分析实例 | 第44-56页 |
| 3.4 小结 | 第56-59页 |
| 第四章 基于隔离函数的优化性能分析 | 第59-73页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 隔离函数分析法 | 第59-64页 |
| 4.3 分析实例 | 第64-71页 |
| 4.4 小结 | 第71-73页 |
| 第五章 演化BOOSTJNG学习框架及多核算法 | 第73-95页 |
| 5.1 引言 | 第73页 |
| 5.2 学习框架 | 第73-79页 |
| 5.3 多核算法 | 第79-87页 |
| 5.4 单帧正类扩张学习问题的求解 | 第87-93页 |
| 5.5 小结 | 第93-95页 |
| 第六章 总结与展望 | 第95-105页 |
| 6.1 总结 | 第95-96页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第96-105页 |
| 附录1. 部分数学证明 | 第105-127页 |
| 参考文献 | 第127-139页 |
| 致谢 | 第139-141页 |
| 附录2：攻读博士学位期间的学术成果和获奖情况 | 第141-145页 |
