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 |