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趋磁性细菌优化算法的研究及应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-20页
    1.1 引言第16页
    1.2 智能算法第16-17页
        1.2.1 智能算法的产生背景第16-17页
        1.2.2 智能算法的发展第17页
    1.3 智能算法研究现状第17-18页
    1.4 本文研究内容与结构安排第18-20页
第二章 趋磁性细菌算法第20-32页
    2.1 趋磁性细菌功率谱计算生物背景第20-22页
    2.2 趋磁性细菌相关算法第22-25页
        2.2.1 趋磁性细菌算法第22-23页
        2.2.2 基于功率谱的趋磁性细菌算法第23-25页
    2.3 结合档案集的功率谱趋磁性细菌算法第25-30页
        2.3.1 磁矩调节第25页
        2.3.2 档案集第25-26页
        2.3.3 磁矩替换第26页
        2.3.4 结合档案集的功率谱趋磁性细菌算法步骤第26-27页
        2.3.5 数值实验结果与分析第27-30页
    2.4 本章小结第30-32页
第三章 改进的基于功率谱的趋磁性细菌算法第32-42页
    3.1 IPSMBA算法第32-33页
    3.2 IPSMBA算法的算法流程图第33-34页
    3.3 数值实验与结果分析第34-41页
        3.3.1 测试函数第34页
        3.3.2 参数设置第34-38页
        3.3.3 参数及维数变化对算法性能影响第38-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于功率谱的趋磁性细菌多目标算法第42-56页
    4.1 引言第42页
    4.2 经典多目标算法第42-44页
        4.2.1 NSGAII第43-44页
        4.2.2 基于分解的多目标优化算法MOEA/D第44页
    4.3 基于功率谱的趋磁性细菌多目标算法第44-47页
        4.3.1 功率谱计算第44-45页
        4.3.2 磁矩调节第45页
        4.3.3 磁矩替换第45-46页
        4.3.4 MOPSMBA算法第46-47页
    4.4 实验结果与分析第47-55页
        4.4.1 测试函数与评价指标第47-49页
        4.4.2 仿真实验与结果分析第49-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 总结第56页
    5.2 展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-64页
作者简介第64-65页

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