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基于向量智能选择技术的差分演化算法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 引言第10页
    1.2 本文的主要工作第10-12页
    1.3 传统差分演化算法第12-16页
        1.3.1 差分演化算法概述第12页
        1.3.2 算法结构第12-15页
        1.3.3 控制参数第15-16页
        1.3.4 具体流程第16页
    1.4 差分演化算法的相关研究第16-19页
        1.4.1 扩展型差分演化算法第17-18页
        1.4.2 改造型差分演化算法第18-19页
    1.5 本章小结第19-20页
第2章 基于适应度排序的向量选择策略第20-42页
    2.1 引言第20页
    2.2 相关工作第20-22页
    2.3 邻域引导型差分演化算法NGDE第22-26页
        2.3.1 邻域构造第23页
        2.3.2 邻域分组第23页
        2.3.3 组内排序第23-24页
        2.3.4 父个体选择第24-25页
        2.3.5 算法实现第25页
        2.3.6 复杂度分析第25页
        2.3.7 与相近工作的区别第25-26页
    2.4 实验结果及分析第26-40页
        2.4.1 实验参数设置和评价标准第26-27页
        2.4.2 与传统差分演化算法的对比第27-29页
        2.4.3 与高级差分演化算法的对比第29-30页
        2.4.4 与复合邻域变异差分演化算法的对比第30-32页
        2.4.5 与基于排序变异的差分演化算法的对比第32-33页
        2.4.6 与多目标排序差分演化算法的对比第33-34页
        2.4.7 邻域半径的敏感度第34-35页
        2.4.8 与其他演化算法的对比第35-36页
        2.4.9 可扩展性研究第36-37页
        2.4.10 实际问题应用测试第37-40页
    2.5 本章小结第40-42页
第3章 基于个体相似性的向量选择策略第42-58页
    3.1 引言第42页
    3.2 相关工作第42-43页
        3.2.1 基于拓扑的选择机制第42-43页
        3.2.2 基于距离的选择策略第43页
        3.2.3 混合型选择策略第43页
    3.3 父个体智能选择型差分演化算法IPSDE第43-47页
        3.3.1 邻域构造第45页
        3.3.2 概率计算第45页
        3.3.3 邻域分组第45页
        3.3.4 父个体选择第45-46页
        3.3.5 算法实现第46-47页
        3.3.6 复杂度分析第47页
    3.4 实验结果及分析第47-53页
        3.4.1 实验参数设置和评价标准第47-48页
        3.4.2 与传统差分演化算法的对比第48-49页
        3.4.3 与高级差分演化算法的对比第49-50页
        3.4.4 与环形拓扑差分演化算法的对比第50-51页
        3.4.5 与基于邻近度变异算子的差分演化算法的对比第51-52页
        3.4.6 可扩展性研究第52-53页
        3.4.7 实际问题应用测试第53页
    3.5 本章小结第53-58页
第4章 基于局部模型检测的向量选择机制第58-68页
    4.1 引言第58页
    4.2 相关工作第58页
    4.3 局部模型检测差分演化算法DE-LMD第58-61页
        4.3.1 观察点排序第59-60页
        4.3.2 波动值计算第60页
        4.3.3 邻域半径计算第60页
        4.3.4 算法实现第60-61页
        4.3.5 复杂度分析第61页
    4.4 实验结果及分析第61-67页
        4.4.1 实验参数设置和评价标准第61-62页
        4.4.2 与传统差分演化算法的对比第62页
        4.4.3 与高级差分演化算法的对比第62-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第5章 三种算法框架的比较分析第68-76页
    5.1 引言第68页
    5.2 复杂度对比第68页
    5.3 实验对比第68-75页
        5.3.1 测试函数第68-69页
        5.3.2 评价标准和参数设置第69页
        5.3.3 IPSDE与NGDE的对比第69-71页
        5.3.4 NGDE与DE-LMD的对比第71-73页
        5.3.5 DE-LMD与IPSDE的对比第73-75页
    5.4 本章小结第75-76页
第6章 总结和展望第76-78页
    6.1 全文总结第76页
    6.2 今后工作展望第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-84页
附录A NGDE的实验数据第84-112页
附录B IPSDE的实验数据第112-134页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第134页

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