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智能优化算法在电磁场逆散射中的应用研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-21页
   ·研究工作的背景和意义第10-17页
     ·电磁场正散射第10-13页
     ·电磁场逆散射第13-16页
     ·优化算法第16-17页
   ·研究工作的现状第17-18页
   ·本文的主要研究内容第18-19页
   ·本文章节安排第19-21页
第二章 智能优化理论第21-39页
   ·引言第21-22页
   ·智能优化算法第22-27页
     ·没有免费的午餐定理第22-24页
     ·遗传算法的理论及算法研究第24-25页
     ·和声搜索算法第25-27页
   ·多模优化策略第27-32页
     ·小生境技术第29-30页
     ·多种群技术第30页
     ·双目标优化技术第30-32页
   ·算法的性能评价第32-38页
     ·测试函数第32-37页
     ·性能评价标准第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 基于小生境策略的和声搜索算法第39-83页
   ·引言第39页
   ·多模优化的传统小生境方法简介第39-41页
     ·排挤策略第39-40页
     ·共享策略第40-41页
   ·基于排挤策略的和声搜索算法第41-64页
     ·种群初始化策略第41页
     ·用于多模优化的排挤策略第41-43页
     ·基于标准排挤策略的和声搜索算法第43-49页
     ·基于限定排挤策略的和声搜索算法第49-55页
     ·基于动态排挤策略的和声搜索算法第55-60页
     ·几种排挤和声搜索算法的分析与比较第60-64页
   ·基于共享策略的和声搜索算法第64-82页
     ·用于多模优化的共享策略第64-67页
     ·自适应调整峰半径的共享策略第67-73页
     ·清除共享策略第73-78页
     ·几种共享和声搜索算法的实现与比较第78-82页
   ·本章小结第82-83页
第四章 基于多种群策略的和声搜索算法第83-114页
   ·引言第83-84页
   ·多种群优化策略第84-87页
     ·粗粒度模型第85-86页
     ·细粒度模型第86页
     ·混合模型第86-87页
   ·拓扑多种群和声搜索算法第87-95页
     ·种族的创建与划分第87页
     ·拓扑分析函数第87-89页
     ·拓扑多种群和声搜索算法的实现与分析第89-95页
   ·双目标和声搜索算法第95-106页
     ·多目标优化第95-97页
     ·非支配排序算法第97-99页
     ·无参非支配算子第99-100页
     ·双目标和声搜索算法的实现与分析第100-106页
   ·几种多模优化策略的性能分析第106-113页
     ·多模优化策略的性能比较第106-110页
     ·多模和声搜索算法与其他算法的性能比较第110-113页
   ·本章小结第113-114页
第五章 智能优化算法在电磁场逆散射中的应用研究第114-137页
   ·引言第114-115页
   ·二维理想导体目标的重建问题第115-122页
     ·麦克斯韦方程组第115-116页
     ·矩量法求解导体柱的TM波散射问题第116-120页
     ·逆问题分析第120-122页
   ·多模和声搜索算法在电磁场逆散射中的应用第122-133页
     ·圆柱导体的逆散射第122-125页
     ·简单任意形状导体的逆散射第125-128页
     ·复杂任意形状导体的逆散射第128-131页
     ·几种多模和声搜索算法的逆散射应用比较第131-133页
   ·经典智能优化算法在电磁场逆散射中的应用第133-136页
     ·智能优化算法对理想导体柱形状参数的反演第133-135页
     ·几种智能优化算法的逆散射应用比较第135-136页
   ·小结第136-137页
第六章 结论第137-140页
   ·本文主要工作第137-138页
   ·本文主要创新点第138-139页
   ·需要进一步研究的工作第139-140页
参考文献第140-148页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第148-149页
致谢第149页

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