引入蝙蝠算法和交叉算子的人口迁移算法
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景与选题意义 | 第8-11页 |
| 1.2 两种智能优化算法的研究概况 | 第11-14页 |
| 1.2.1 PMA的研究概况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 BA的研究概况 | 第13-14页 |
| 1.3 最优化问题的简介 | 第14-16页 |
| 1.3.1 无约束最优化与约束最优化 | 第15-16页 |
| 1.3.2 函数优化和组合优化 | 第16页 |
| 1.3.3 局部极小点和全局最小点 | 第16页 |
| 1.4 本文研究的内容和组织结构 | 第16-18页 |
| 1.4.1 主要创新点 | 第16-17页 |
| 1.4.2 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 人口迁移算法、蝙蝠算法及交叉算子 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 人口迁移算法简介 | 第18-24页 |
| 2.2.1 PMA的仿生学原理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 PMA的数学模型 | 第19-21页 |
| 2.2.3 PMA的算法流程 | 第21-24页 |
| 2.3 蝙蝠算法的简介 | 第24-29页 |
| 2.3.1 BA的仿生学原理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 BA的数学模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 BA的流程 | 第26-29页 |
| 2.4 交叉算子 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 引入蝙蝠算法和交叉算子的人口迁移算法 | 第30-34页 |
| 3.1 PMBA的基本思想 | 第30页 |
| 3.2 PMBA的基本步骤 | 第30-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 PMBA的仿真实验 | 第34-40页 |
| 4.1 PMBA仿真实例 | 第34-36页 |
| 4.2 仿真实验参数设置 | 第36-38页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 在校期间取得成果及奖励 | 第47页 |
