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低维单形进化算法及其应用

提要第1-6页
Summary第6-14页
第一章 绪论第14-22页
 §1.1 问题描述第14-15页
 §1.2 全局优化方法概述第15-17页
 §1.3 几种实编码进化算法概要第17-20页
  §1.3.1 实编码遗传算法(RGA)第17-18页
  §1.3.2 进化规划算法(EP)第18页
  §1.3.3 微分进化算法(DE)第18-19页
  §1.3.4 粒子群优化(PSO)第19页
  §1.3.5 受控随机搜索算法(CRS)第19-20页
 §1.4 本文的主要工作第20-22页
第二章 低维单形进化算法第22-54页
 §2.1 算法描述第25-35页
  §2.1.1 低维单形进化算法(LDSE)第25-28页
  §2.1.2 LDSE与其他算法的联系与区别第28-30页
  §2.1.3 LDSE的几个变体第30-35页
 §2.2 数值结果第35-41页
  §2.2.1 LDSE和FDSE的比较第35-36页
  §2.2.2 TE中各参数对算法的影响第36-38页
  §2.2.3 LDSE和DE的比较第38-41页
 §2.3 理论分析第41-52页
  §2.3.1 LDSE算法的收敛性第41-50页
  §2.3.2 NS-LDSE算法的停时问题第50-52页
 §2.4 小结第52-54页
第三章 LDSE算法的改进第54-66页
 §3.1 低维繁殖(LDR)策略第54-55页
 §3.2 基于LDR策略的LDSE算法(LDK-LDSE)第55-60页
  §3.2.1 基于LDR策略的低维单形进化算子第55-56页
  §3.2.2 LDR-TE与TE的比较第56-60页
 §3.3 LDR-SEVDs的数值结果第60-62页
 §3.4 不同形式LDR-LDSEs的比较第62-66页
第四章 LDR策略在几种实编码进化算法中的应用第66-84页
 §4.1 LDR策略的一般形式第66-67页
 §4.2 应用LDR策略的几个问题第67-68页
 §4.3 LDR策略在RGA中的应用第68-72页
  §4.3.1 基于LDR策略的算术交叉算子第68-69页
  §4.3.2 LDR策略的性能展示第69-72页
 §4.4 LDR策略在EP中的应用第72-75页
  §4.4.1 基于LDR策略的正态变异算子第72页
  §4.4.2 LDR策略的性能展示第72-75页
 §4.5 LDR策略在DE中的应用第75-77页
  §4.5.1 基于LDR策略的变异算子第75页
  §4.5.2 LDR策略的性能展示第75-77页
 §4.6 LDR策略在PSO中的应用第77-80页
  §4.6.1 基于LDR策略的粒子移动算子第77页
  §4.6.2 LDR策略的性能展示第77-80页
 §4.7 LDR策略的几个变体第80-81页
 §4.8 小结第81-84页
第五章 LDSE算法在不等式组中的应用第84-104页
 §5.1 MIN UR问题第84-93页
  §5.1.1 相关定义第85-87页
  §5.1.2 算法第87-89页
  §5.1.3 数值结果第89-91页
  §5.1.4 带强制性条件的MIN UR问题第91-92页
  §5.1.5 小结第92-93页
 §5.2 CSIPI问题第93-104页
  §5.2.1 问题描述第93-94页
  §5.2.2 CSIPI问题的优化模型第94-99页
  §5.2.3 算法第99-100页
  §5.2.4 分子生物学中的一个CSIPI问题第100-102页
  §5.2.5 小结第102-104页
第六章 结论和展望第104-106页
参考文献第106-114页
附录一 Test Problems第114-130页
 §A.1 Test problems for LDSE第114-129页
 §A.2 Visual test problems for LDR strategy第129-130页
附录二 The procedure of REAs with LDR strategy第130-136页
摘要第136-140页
Abstract第140-145页
读博期间发表论文和参加科研情况第145-146页
致谢第146页

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