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演化算法在动态优化问题中的应用

论文创新点第6-7页
目录第7-10页
摘要第10-12页
ABSTRACT第12-14页
1 绪论第15-29页
    1.1 动态优化问题第15-17页
    1.2 演化优化及演化动态优化第17-19页
        1.2.1 演化优化第17-18页
        1.2.2 演化动态优化第18-19页
    1.3 演化动态优化概述第19-25页
        1.3.1 环境变化的探测第19-20页
        1.3.2 动态优化策略研究第20-22页
        1.3.3 动态测试问题的构造第22-23页
        1.3.4 性能度量指标第23-25页
    1.4 本文的研究内容与组织结构第25-29页
        1.4.1 本文的研究内容第25-26页
        1.4.2 本文的组织结构第26-29页
2 基于精英迁移的主从式双种群动态遗传算法第29-63页
    2.1 引言第29页
    2.2 相关研究概述第29-34页
        2.2.1 模式定理与积木块假设第31-32页
            2.2.1.1 模式定理第31页
            2.2.1.2 积木块假设第31-32页
        2.2.2 遗传选择策略第32-34页
            2.2.2.1 基于适应值比例的选择第32-33页
            2.2.2.2 基于适应值排序的选择第33页
            2.2.2.3 基于局部竞争的选择第33-34页
            2.2.2.4 精英保留策略第34页
    2.3 基于精英迁移的主从式双种群动态遗传算法第34-40页
        2.3.1 基于多种群动态优化算法概述第35-36页
        2.3.2 个体迁移策略第36-37页
        2.3.3 适应值共享策略第37-38页
        2.3.4 算法基本原理第38-40页
    2.4 数值实验与分析第40-59页
        2.4.1 测试函数第40-44页
            2.4.1.1 静态测试函数第40-42页
            2.4.1.2 动态测试函数的生成第42-44页
        2.4.2 实验参数设置第44-45页
        2.4.3 实验结果和分析第45-59页
            2.4.3.1 BOG性能分析第45-53页
            2.4.3.2 多样性的性能分析第53-59页
            2.4.3.3 适应值共享半径对MSDPGA算法的影响第59页
    2.5 本章小结第59-63页
3 自适应邻域搜索动态粒子群优化算法第63-87页
    3.1 引言第63页
    3.2 相关研究概述第63-66页
        3.2.1 粒子群算法概述第63-65页
        3.2.2 人工蜂群算法第65-66页
    3.3 自适应邻域搜索动态粒子群优化算法第66-72页
        3.3.1 动态环境下粒子群算法第67-68页
        3.3.2 邻域搜索第68-71页
            3.3.2.1 邻域的形式化定义第68页
            3.3.2.2 邻域拓扑结构第68-71页
        3.3.3 算法基本原理第71-72页
    3.4 数值实验与分析第72-81页
        3.4.1 测试函数第72-73页
        3.4.2 实验参数设置第73页
        3.4.3 实验结果与分析第73-81页
            3.4.3.1 二维MPB实验结果与分析第73-79页
            3.4.3.2 五维MPB实验结果与分析第79-81页
    3.5 本章小结第81-87页
4 基于邻域搜索与拥挤差分动态优化算法第87-107页
    4.1 引言第87页
    4.2 相关研究概述第87-92页
        4.2.1 差分进化算法概述第87-90页
            4.2.1.1 基本原理第88-89页
            4.2.1.2 基本步骤第89-90页
        4.2.2 Species保护机制第90-91页
        4.2.3 拥挤机制第91-92页
    4.3 基于邻域搜索与拥挤差分动态优化算法第92-94页
        4.3.1 多峰函数优化概述第92-93页
        4.3.2 算法基本原理第93-94页
    4.4 数值实验与分析第94-105页
        4.4.1 多峰函数的性能测试第94-96页
        4.4.2 动态多峰函数的性能测试第96-97页
        4.4.3 实验结果与分析第97-105页
    4.5 本章小结第105-107页
5 总结与展望第107-111页
    5.1 论文工作总结第107-108页
    5.2 论文的主要创新点第108页
    5.3 后续研究工作第108-111页
参考文献第111-121页
攻博期间发表的科研成果目录第121-123页
致谢第123页

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