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面向大规模全局优化问题的元启发式算法研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状及发展动态第10-13页
        1.2.1 基于非合作型协同演化的求解方法第11页
        1.2.2 基于合作型协同演化的求解方法第11-13页
        1.2.3 大规模全局优化(LSGO)问题求解方法的发展动态第13页
    1.3 本文研究内容及组织结构第13-15页
        1.3.1 本文研究内容第13-14页
        1.3.2 组织结构安排第14-15页
第二章 大规模全局优化的相关理论与算法第15-25页
    2.1 大规模全局优化问题的数学描述第15页
    2.2 大规模全局优化问题的相关理论第15-16页
        2.2.1 可分与不可分理论第15-16页
        2.2.2 微分分组理论第16页
    2.3 大规模全局优化问题的相关算法与测试函数第16-24页
        2.3.1 合作协同(CC)演化算法第16-18页
        2.3.2 竞争粒子群优化算法第18-19页
        2.3.3 测试函数第19-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 基于反向学习的竞争粒子群优化算法第25-35页
    3.1 引言第25页
    3.2 反向学习(OBL)机制第25-26页
    3.3 基于反向学习机制的竞争粒子群(OBL-CSO)优化算法第26-28页
    3.4 OBL-CSO算法的收敛性分析第28页
    3.5 实验与分析第28-33页
        3.5.1 基本测试函数上的仿真实验第28-29页
        3.5.2 实验结果与分析第29-31页
        3.5.3 OBL-CSO在大规模优化问题上的实验第31-33页
    3.6 本章小结第33-35页
第四章 基于频繁覆盖策略的元启发式算法第35-57页
    4.1 引言第35页
    4.2 随机漂移粒子群优化算法(RDPSO)第35-36页
    4.3 量子行为粒子群优化(QPSO)算法第36-37页
    4.4 频繁覆盖策略思想第37-40页
    4.5 基于频繁覆盖策略的随机漂移粒子群优化(FC-RDPSO)算法第40页
    4.6 基于频繁覆盖策略的量子粒子群优化(FC-QPSO)算法第40-41页
    4.7 FC-RDPSO算法的实验与分析第41-50页
        4.7.1 FC-RDPSO算法在CEC’2013RPO测试函数上的实验第41-47页
        4.7.2 FC-RDPSO算法在大规模全局优化测试函数上的实验第47-50页
    4.8 FC-QPSO算法实验与分析第50-56页
        4.8.1 FC-QPSO算法在CEC’2010 LSGO测试函数上的实验第50-54页
        4.8.2 FC-QPSO算法在CEC’2013 LSGO测试函数上的实验第54-56页
    4.9 本章小结第56-57页
第五章 基于自适应微分分组的合作协同演化算法第57-73页
    5.1 引言第57页
    5.2 自适应微分分组(SDG)第57-62页
        5.2.1 微分分组的理论存在的问题第57-58页
        5.2.2 算法实施过程中存在的问题第58页
        5.2.3 带有修正策略的阈值自适应微分分组(SDG)第58-62页
    5.3 自适应金字塔型评估费用分配算法(SPA)第62-64页
        5.3.1 大规模全局优化问题的不平衡性第62页
        5.3.2 自适应金字塔型评估费用分配策略第62-63页
        5.3.3 子优化器:SaNSDE算法第63-64页
    5.4 CCSPA-SDG算法在CEC’2010LSGO测试函数上的实验与分析第64-70页
        5.4.1 SDG在CEC’2010LSGO上的分组实验第64-67页
        5.4.2 CCSPA-SDG算法在CEC’2010 LSGO上的优化实验第67-70页
    5.5 本章小结第70-73页
主要结论与展望第73-75页
    主要结论第73-74页
    展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-80页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第80页

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