基于云模型的改进粒子群算法研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状和进展 | 第13-16页 |
| ·粒子群算法的研究与发展 | 第13-15页 |
| ·云模型的研究与发展 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 云模型理论 | 第18-27页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·云的基本概念 | 第19-22页 |
| ·云的定义 | 第19-20页 |
| ·云的数字特征 | 第20-22页 |
| ·云模型的类型 | 第22页 |
| ·云发生器 | 第22-24页 |
| ·正态云发生器 | 第22-23页 |
| ·条件云发生器 | 第23-24页 |
| ·正态云模型的统计分析 | 第24-26页 |
| ·云滴分布的统计分析 | 第24-25页 |
| ·云滴确定度的统计分析 | 第25页 |
| ·正态云期望曲线 | 第25-26页 |
| ·正态云的普适性 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 粒子群算法 | 第27-33页 |
| ·粒子群优化算法的基本原理 | 第27页 |
| ·粒子群算法的描述 | 第27-29页 |
| ·粒子群算法的缺点及其改进思路 | 第29-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于云模型的粒子群算法改进 | 第33-45页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·改进的粒子群优化算法 | 第33-37页 |
| ·算法原理 | 第33-34页 |
| ·完全云粒子群算法 | 第34-36页 |
| ·云变异粒子群算法 | 第36-37页 |
| ·参数影响及性能分析 | 第37-39页 |
| ·云模型数字特征 | 第37-38页 |
| ·度量参数和变异阀值 | 第38-39页 |
| ·惯性权重动态变化 | 第39页 |
| ·仿真实验与分析 | 第39-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于改进粒子群的软硬件划分 | 第45-54页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·软硬件划分系统描述 | 第46-48页 |
| ·改进粒子群算法应用于软硬件划分 | 第48-51页 |
| ·划分算法描述 | 第48-49页 |
| ·克隆选择算法 | 第49-51页 |
| ·算法流程 | 第51-52页 |
| ·仿真实验 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研课题 | 第62页 |
