| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 研究目标、方法和框架 | 第9-12页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第9-10页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第10-11页 |
| 1.2.3 研究框架 | 第11-12页 |
| 1.3 论文创新点 | 第12页 |
| 2 算法文献综述 | 第12-20页 |
| 2.1 差分进化算法 | 第12-16页 |
| 2.1.1 差分进化算法研究现状 | 第12-15页 |
| 2.1.2 差分进化算法的原理 | 第15-16页 |
| 2.2 差分进化算法与其他进化算法的比较 | 第16-20页 |
| 2.2.1 遗传算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 粒子群算法 | 第17-19页 |
| 2.2.3 差分进化算法与遗传算法的比较 | 第19页 |
| 2.2.4 差分进化算法与粒子群算法的比较 | 第19-20页 |
| 3 差分进化算法的参数分析 | 第20-33页 |
| 3.1 差分算法常见的几种测试函数 | 第20-23页 |
| 3.2 差分进化算法中的常用参数设定方法 | 第23-31页 |
| 3.2.1 迭代次数Gm对解的影响分析 | 第23页 |
| 3.2.2 种群大小Np对解的影响分析 | 第23-26页 |
| 3.2.3 变异因子F对解的影响分析 | 第26-28页 |
| 3.2.4 交叉概率CR对解的影响分析 | 第28-31页 |
| 3.3 各常用参数相互间的影响 | 第31-33页 |
| 4 差分进化算法的改进研究 | 第33-47页 |
| 4.1 演化博弈论的相关介绍 | 第33-34页 |
| 4.2 基于演化博弈的优化算法 | 第34-36页 |
| 4.3 基于演化博弈理论的协同进化算法 | 第36-38页 |
| 4.4 自适应差分进化算法 | 第38-40页 |
| 4.4.1 自适应差分算法的原理 | 第38-39页 |
| 4.4.2 自适应差分算法的流程图 | 第39-40页 |
| 4.5 基于平均熵的自适应差分-遗传双种群演化博弈混合算法 | 第40-43页 |
| 4.5.1 基于平均熵的初始化 | 第40-41页 |
| 4.5.2 基于平均熵的协同进化差分-遗传博弈自适应混合算法 | 第41-43页 |
| 4.6 算法的仿真比较分析 | 第43-47页 |
| 4.6.1 两个种群的matlab实验比较分析 | 第43-44页 |
| 4.6.2 第二个种群的遗传算法 | 第44-45页 |
| 4.6.3 两个种群的差分-遗传算法 | 第45-47页 |
| 5 差分进化算法在企业信息化项目上的应用研究 | 第47-54页 |
| 5.1 相关工作 | 第47-48页 |
| 5.2 博弈论混合差分-遗传双种群协同进化算法在企业信息化上的应用 | 第48-50页 |
| 5.2.1 基本定义 | 第48页 |
| 5.2.2 实验与结果的对比分析 | 第48-50页 |
| 5.3 实证研究 | 第50-54页 |
| 5.3.1 问卷调查 | 第50页 |
| 5.3.2 实验研究 | 第50-54页 |
| 6 结论与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录A 双种群差分-遗传部分代码 | 第60-65页 |
| 附录B 企业信息化投资情况调查问卷 | 第65-67页 |
| 学习期间发表论文情况 | 第67页 |
