| 摘要 | 第4-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第18-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第18-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.1 粒子群算法的研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.2 烟花算法研究现状 | 第21-22页 |
| 1.3 本文的主要工作与内容结构 | 第22-25页 |
| 第二章 几种优化算法简介 | 第25-34页 |
| 2.1 粒子群优化算法 | 第25-26页 |
| 2.1.1 算法介绍 | 第25-26页 |
| 2.1.2 算法流程 | 第26页 |
| 2.2 差分进化算法 | 第26-28页 |
| 2.2.1 算法介绍 | 第26-28页 |
| 2.2.2 算法流程 | 第28页 |
| 2.3 烟花算法 | 第28-31页 |
| 2.3.1 烟花算法的实现 | 第29页 |
| 2.3.2 烟花算法的伪代码 | 第29-31页 |
| 2.4 和声搜索算法 | 第31-33页 |
| 2.4.1 和声搜索算法的步骤 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 具有交叉操作的粒子群算法 | 第34-51页 |
| 3.1 交叉操作用于粒子群算法的研究回顾 | 第34-35页 |
| 3.2 具有交叉操作的粒子群算法(PSOCO) | 第35-37页 |
| 3.2.1 引导向量的生成 | 第35-37页 |
| 3.2.2 PSOCO的实现 | 第37页 |
| 3.3 实验结果和分析 | 第37-50页 |
| 3.3.1 测试函数和对比算法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 PSOCO算法的一些分析 | 第39-41页 |
| 3.3.2.1 关于w和c不同组合下的效果 | 第39-41页 |
| 3.3.2.2 参数CR的影响 | 第41页 |
| 3.3.3 算法在第一个测试集的实验结果讨论 | 第41-45页 |
| 3.3.4 算法在第二个测试集的实验结果讨论 | 第45-46页 |
| 3.3.5 无参数统计测试 | 第46-48页 |
| 3.3.6 和其他算法对比 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 具有双差分变异的粒子群算法 | 第51-75页 |
| 4.1 相关研究介绍 | 第51-52页 |
| 4.2 具有双差分变异的粒子群算法(PSOTD) | 第52-56页 |
| 4.2.1 引导向量的生成方案 | 第53-55页 |
| 4.2.2 两个子群的粒子数目调整方案(AS) | 第55页 |
| 4.2.3 PSOTD的过程 | 第55-56页 |
| 4.3 实验研究 | 第56-74页 |
| 4.3.1 测试函数和参数设置 | 第56-57页 |
| 4.3.2 第一组对比算法和PSOTD的实验结果和分析 | 第57-62页 |
| 4.3.3 第二组对比算法和PSOTD的实验结果和分析 | 第62-66页 |
| 4.3.4 非参数统计显著性分析 | 第66页 |
| 4.3.5 参数调查 | 第66-74页 |
| 4.3.5.1 参数CR_1的影响 | 第69页 |
| 4.3.5.2 参数CR_2的影响 | 第69-72页 |
| 4.3.5.3 参数F的影响 | 第72页 |
| 4.3.5.4 AS策略的影响 | 第72-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 动态多群差分学习粒子群算法 | 第75-96页 |
| 5.1 多群粒子群算法的研究成果回顾 | 第75-76页 |
| 5.2 动态多群粒子群算法(DMS-PSO) | 第76页 |
| 5.3 动态多群差分学习粒子群算法(DMSDL-PSO) | 第76-79页 |
| 5.3.1 差分学习方案 | 第77-78页 |
| 5.3.2 DMSDL-PSO的过程 | 第78-79页 |
| 5.4 实验研究 | 第79-95页 |
| 5.4.1 测试函数和算法配置 | 第80-81页 |
| 5.4.2 DMSDL-PSO的分析 | 第81-84页 |
| 5.4.2.1 参数CR的影响 | 第81页 |
| 5.4.2.2 不同变异策略的影响 | 第81-83页 |
| 5.4.2.3 不同重组周期R的影响 | 第83-84页 |
| 5.4.2.4 拟牛顿方法的影响 | 第84页 |
| 5.4.3 在第一个测试集上的比较 | 第84-87页 |
| 5.4.4 在CEC2013测试集上的结果讨论 | 第87-88页 |
| 5.4.5 算法的复杂性分析 | 第88-94页 |
| 5.4.6 在两个实际问题上的应用 | 第94-95页 |
| 5.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第六章 具有合作策略的粒子群算法 | 第96-108页 |
| 6.1 相关的算法 | 第96-97页 |
| 6.2 PSOCS算法 | 第97-100页 |
| 6.2.1 探索群模块(ESM) | 第97-99页 |
| 6.2.2 PSOCS的过程 | 第99页 |
| 6.2.3 子群之间的信息分享 | 第99-100页 |
| 6.3 实验研究 | 第100-104页 |
| 6.3.1 算法配置与测试函数 | 第100-101页 |
| 6.3.2 在第一个测试集上的结果和分析 | 第101-102页 |
| 6.3.3 在第二个测试集上的结果和讨论 | 第102-104页 |
| 6.3.4 参数调查 | 第104页 |
| 6.4 三种算法的对比分析 | 第104-107页 |
| 6.5 本章小结 | 第107-108页 |
| 第七章 简化的混合烟花算法 | 第108-122页 |
| 7.1 简化的混合烟花算法(SHFWA) | 第108-112页 |
| 7.1.1 关于火花数量的新定义 | 第108-109页 |
| 7.1.2 关于爆炸震幅的新定义 | 第109页 |
| 7.1.3 多群技术 | 第109-110页 |
| 7.1.4 核心烟花的局部搜索技术 | 第110页 |
| 7.1.5 和声变异火花 | 第110-111页 |
| 7.1.6 SHFWA的过程 | 第111-112页 |
| 7.2 实验研究 | 第112-121页 |
| 7.2.1 测试函数和参数设置 | 第112-114页 |
| 7.2.2 在第一个测试集上的对比 | 第114-115页 |
| 7.2.3 在CEC2017上的结果讨论 | 第115-120页 |
| 7.2.4 关于SHFWA的分析 | 第120-121页 |
| 7.2.4.1 局部搜索的影响 | 第120-121页 |
| 7.2.4.2 和声烟花的影响 | 第121页 |
| 7.3 本章小结 | 第121-122页 |
| 第八章 总结和展望 | 第122-125页 |
| 8.1 全文总结 | 第122-123页 |
| 8.2 工作展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-138页 |
| 附录 | 第138-143页 |
| 致谢 | 第143-145页 |
| 攻读学位期间学术成果目录 | 第145页 |
