动态拓扑混合作用力微粒群算法及应用
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-22页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第11页 |
1.2 群体智能算法及应用 | 第11-13页 |
1.3 微粒群算法的研究现状 | 第13-18页 |
1.3.1 速度更新公式 | 第13-15页 |
1.3.2 微粒群算法种群拓扑结构 | 第15-18页 |
1.3.3 算法应用 | 第18页 |
1.4 课题来源 | 第18页 |
1.5 研究思路与内容安排 | 第18-22页 |
1.5.1 问题提出 | 第19页 |
1.5.2 研究思路 | 第19页 |
1.5.3 内容安排 | 第19-22页 |
第2章 混合作用力微粒群算法 | 第22-40页 |
2.1 标准微粒群算法 | 第22-24页 |
2.2 混合作用力微粒群算法 | 第24-29页 |
2.2.1 作用力规则构造 | 第24-26页 |
2.2.2 微粒速度与位置更新 | 第26-29页 |
2.3 标准优化测试函数 | 第29-32页 |
2.3.1 单峰测试函数 | 第29-30页 |
2.3.2 多峰测试函数 | 第30-32页 |
2.3.3 病态测试函数 | 第32页 |
2.4 算法优化性能测试 | 第32-39页 |
2.4.1 算法性能评价指标 | 第32-34页 |
2.4.2 算法优化性能对比测试 | 第34-37页 |
2.4.3 算法种群多样性测试 | 第37-39页 |
2.5 本章小结 | 第39-40页 |
第3章 混合作用力微粒群算法种群结构研究 | 第40-60页 |
3.1 种群拓扑结构 | 第40-44页 |
3.1.1 种群拓扑结构的特征度量 | 第41-42页 |
3.1.2 典型种群拓扑结构 | 第42-44页 |
3.2 混合作用力微粒群算法静态种群结构研究 | 第44-51页 |
3.2.1 平均度与算法寻优能力的关系分析 | 第44-46页 |
3.2.2 静态种群结构与算法寻优能力的关系 | 第46-49页 |
3.2.3 静态种群结构与种群多样性的关系 | 第49-51页 |
3.3 动态小世界网络模型 | 第51-55页 |
3.3.1 动态小世界网络模型构造算法 | 第51-52页 |
3.3.2 主要动态拓扑特征度量测试 | 第52-55页 |
3.4 动态小世界混合作用力微粒群算法 | 第55-59页 |
3.4.1 算法执行步骤 | 第56-57页 |
3.4.2 算法寻优能力测试 | 第57-59页 |
3.5 本章小结 | 第59-60页 |
第4章 基于有向动态拓扑的混合作用力微粒群算法 | 第60-76页 |
4.1 适应值驱动边变化有向动态拓扑结构 | 第60-65页 |
4.1.1 FEUDT结构的演化步骤 | 第62-63页 |
4.1.2 适应值算法设计 | 第63页 |
4.1.3 有向边的减边概率与微粒连接概率 | 第63-64页 |
4.1.4 概率选择机制 | 第64-65页 |
4.2 动态拓扑混合作用力微粒群算法 | 第65-66页 |
4.3 结构特征度量分析和算法性能测试 | 第66-72页 |
4.3.1 阈值对结构特征度量的影响 | 第67-68页 |
4.3.2 阈值对算法性能的影响 | 第68-70页 |
4.3.3 算法动态种群拓扑结构 | 第70-72页 |
4.4 动态拓扑混合作用力微粒群算法性能测试 | 第72-75页 |
4.4.1 算法寻优能力测试 | 第72-74页 |
4.4.2 算法收敛速度测试 | 第74-75页 |
4.5 本章小结 | 第75-76页 |
第5章 动态拓扑混合作用力微粒群算法应用 | 第76-96页 |
5.1 液压系统可靠性优化 | 第76-83页 |
5.1.1 基于T-S故障树的可靠性建模方法 | 第76-78页 |
5.1.2 液压工作系统可靠性优化建模 | 第78-81页 |
5.1.3 液压工作系统可靠性优化 | 第81-83页 |
5.2 阀块加工车间调度优化 | 第83-95页 |
5.2.1 阀块加工工艺 | 第83-85页 |
5.2.2 调度优化建模 | 第85-88页 |
5.2.3 阀块加工车间调度优化 | 第88-95页 |
5.3 本章小结 | 第95-96页 |
结论 | 第96-98页 |
参考文献 | 第98-105页 |
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第105-106页 |
致谢 | 第106-107页 |
作者简介 | 第107页 |