| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 果蝇优化算法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 财务危机预警研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 文章研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 2 果蝇优化算法概论 | 第18-32页 |
| 2.1 FOA算法的基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2 FOA算法基本流程及实现 | 第19-21页 |
| 2.2.1 FOA算法基本流程 | 第19-21页 |
| 2.2.2 代码实现 | 第21页 |
| 2.3 FOA算法的参数分析及验证 | 第21-26页 |
| 2.3.1 算法参数分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 算法参数验证 | 第23-26页 |
| 2.4 FOA算法的特性 | 第26-27页 |
| 2.5 FOA算法在函数优化计算中的应用 | 第27-30页 |
| 2.5.1 求解单目标约束优化问题 | 第27-28页 |
| 2.5.2 求解多目标约束优化问题 | 第28页 |
| 2.5.3 FOA算法求解函数优化问题 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于个体差异的自适应步长果蝇优化算法 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 FOA算法的局限性 | 第32页 |
| 3.3 基于个体差异的自适应步长果蝇优化算(SA-FOA) | 第32-37页 |
| 3.3.1 SA-FOA算法基本流程 | 第33-34页 |
| 3.3.2 SA-FOA算法模拟验证 | 第34-37页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第37-39页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第37页 |
| 3.4.2 测试函数三维图 | 第37-39页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 3.5.1 控制进化迭代数下评估算法的收敛速度和收敛精度 | 第39-40页 |
| 3.5.2 三种算法测试结果分析 | 第40-41页 |
| 3.5.3 算法在50维多峰函数上的性能 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 基于SA-FOA算法的上市公司Z-Score模型财务预警研究 | 第44-54页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 Z-Score模型简介 | 第44-45页 |
| 4.3 改进FOA算法 | 第45-47页 |
| 4.3.1 SA-FOA算法思想 | 第45页 |
| 4.3.2 基于SA-FOA优化Z-Score模型 | 第45-47页 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 实验原理 | 第47-48页 |
| 4.4.2 Z-Score模型的仿真实验 | 第48-49页 |
| 4.4.3 FOA优化Z-Score模型参数的仿真实验 | 第49-50页 |
| 4.4.4 SA-FOA优化Z-Score模型参数的仿真实验 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |
