| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 差分进化算法产生的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 差分进化算法及其改进算法产生的意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 差分进化算法的基础 | 第16-22页 |
| 2.1 差分进化算法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 算法模型 | 第16-18页 |
| 2.1.2 执行流程 | 第18-19页 |
| 2.1.3 参数意义 | 第19页 |
| 2.2 差分进化算法的应用 | 第19-21页 |
| 2.2.1 与其他算法的融合 | 第19-20页 |
| 2.2.2 应用领域 | 第20-21页 |
| 2.3 存在的问题 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 变异策略与参数交叉组合的差分进化算法 | 第22-30页 |
| 3.1 C_Co DE算法的思想来源 | 第23-25页 |
| 3.2 变异策略与参数的选择 | 第25-26页 |
| 3.3 C_Co DE算法的主要思想及算法描述 | 第26-28页 |
| 3.4 C_Co DE算法的分析 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于分类的混合差分进化算法 | 第30-38页 |
| 4.1 HDE算法的思想来源 | 第30-32页 |
| 4.2 优化问题的分类及变异策略与参数的选择 | 第32-33页 |
| 4.2.1 优化问题的分类 | 第32页 |
| 4.2.2 变异策略与参数的选择 | 第32-33页 |
| 4.3 HDE算法主要的思想及算法描述 | 第33-36页 |
| 4.4 HDE算法的分析 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 包含分类和交叉组合操作的差分进化算法 | 第38-45页 |
| 5.1 Double-C DE算法的思想来源 | 第38-40页 |
| 5.2 Double-C DE算法的主要思想及算法描述 | 第40-42页 |
| 5.3 Double-C DE算法的分析 | 第42-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 算法实现与性能分析 | 第45-56页 |
| 6.1 实参优化问题的定义与评估 | 第45-46页 |
| 6.2 算法实验与性能分析 | 第46-55页 |
| 6.2.1 实验环境 | 第46页 |
| 6.2.2 C_Co DE算法的实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 6.2.3 HDE算法的实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 6.2.4 Double-C DE算法的实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 6.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |