基于中间结构层的粒子群优化算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.1 算法参数 | 第8页 |
| 1.2.2 邻域拓扑结构 | 第8-9页 |
| 1.2.3 其他算法的结合 | 第9页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 群智能理论 | 第11-20页 |
| 2.1 群智能概述 | 第11-12页 |
| 2.2 粒子群算法 | 第12-15页 |
| 2.2.1 标准粒子群算法 | 第12-15页 |
| 2.2.2 离散粒子群算法 | 第15页 |
| 2.3 遗传算法 | 第15-18页 |
| 2.4 两种算法对比 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于中间结构层的分层粒子群算法 | 第20-30页 |
| 3.1 复杂系统与中间结构层 | 第20-21页 |
| 3.2 算法设计 | 第21-24页 |
| 3.3 实验分析 | 第24-29页 |
| 3.3.1 测试函数与参数设置 | 第24-25页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第25-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于进化机制的分层粒子群算法 | 第30-39页 |
| 4.1 PSO与GA的融合研究 | 第30-31页 |
| 4.2 算法设计 | 第31-33页 |
| 4.2.1 变异操作 | 第31-32页 |
| 4.2.2 交叉操作 | 第32-33页 |
| 4.3 实验分析 | 第33-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于旅行商问题的离散粒子群算法 | 第39-46页 |
| 5.1 旅行商问题 | 第39-40页 |
| 5.2 算法设计 | 第40-42页 |
| 5.3 实验分析 | 第42-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 | 第52-53页 |
| 图版 | 第53-54页 |
