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一种多差分向量的自适应差分演化算法

致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7页
1 绪论第13-19页
    1.1 研究背景第13-15页
    1.2 研究现状第15-17页
        1.2.1 理论研究第15-16页
        1.2.2 参数自适应研究第16页
        1.2.3 差分演化算法的改进第16-17页
        1.2.4 差分演化算法缺陷以及待解决问题第17页
    1.3 本文工作第17-18页
    1.4 本文组织结构第18页
    1.5 文章小结第18-19页
2 算法基础与问题背景第19-29页
    2.1 演化算法概述第19-21页
    2.2 经典差分演化算法第21-23页
    2.3 旋转问题第23-25页
    2.4 自适应算法第25-26页
    2.5 利用差分演化算法解决旋转问题第26-28页
    2.6 本章小结第28-29页
3 多差分向量的自适应差分演化算法第29-37页
    3.1 使用多差分向量的动机第29-30页
    3.2 DE/current-to-pbest/K/p_k第30-31页
    3.3 K的选择与适应策略第31-34页
        3.3.1 随机K值策略第32页
        3.3.2 渐增K值策略第32-33页
        3.3.3 自适应K值测量第33-34页
    3.4 参数自适应第34-35页
    3.5 算法整体流程第35页
    3.6 本章小结第35-37页
4 实验第37-52页
    4.1 实验环境以及比较方法第37-38页
    4.2 不同的K值选择与适应策略比较第38-42页
        4.2.1 aKDE-fixedK第38-39页
        4.2.2 aKDE-randomK第39-40页
        4.2.3 aKDE-incK第40页
        4.2.4 aKDE-adpK第40-42页
    4.3 p_k取值对算法性能的影响分析第42页
    4.4 与其他旋转不变算法的比较第42-44页
    4.5 与其他先进的DE算法的比较第44-49页
    4.6 aKDE在非旋转问题与旋转问题上的性能对比第49-50页
    4.7 CR,F与K的演化第50页
    4.8 本章小结第50-52页
5 结论第52-54页
参考文献第54-58页
作者简历第58页

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