基于替代模型的演化算法

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章 绪论	第10-18页
·演化算法简介	第10-12页
·基于替代模型的演化算法的背景	第12-13页
·基于替代模型的演化算法的研究现状	第13-15页
·本文的主要内容和组织结构	第15-18页
第2章 适应度值近似模型	第18-28页
·多项式模型	第18-19页
·人工神经网络	第19-22页
·高斯过程模型	第22-23页
·支撑向量机	第23-24页
·近似模型性能的度量与比较	第24-26页
·本章小结	第26-28页
第3章 使用近似模型的演化算法框架	第28-36页
·基于个体受控和代受控的演化算法	第28-30页
·基于局部搜索和替代模型的演化算法	第30-32页
·结合使用全局和局部近似模型的演化算法	第32-33页
·近似模型的自适应选择算法	第33-34页
·本章小结	第34-36页
第4章 基于高斯过程模型的演化算法	第36-52页
·高斯过程模型的深入分析	第36-38页
·基于全局优化算法框架的演化算法	第38-41页
·基于高斯过程模型的差分演化算法	第41-51页
·差分演化算法	第41-42页
·测试函数	第42-44页
·基于高斯过程模型的差分演化算法研究	第44-51页
·本章小结	第51-52页
第5章 基于局部组合高斯过程模型的演化策略	第52-66页
·局部组合高斯过程模型	第52-54页
·局部组合高斯过程模型的采样策略	第54-55页
·协方差自适应演化策略	第55-57页
·基于局部组合高斯过程模型的协方差自适应演化策略	第57-59页
·实验结果与分析	第59-64页
·本章小结	第64-66页
第6章 总结和展望	第66-68页
·总结	第66-67页
·展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
致谢	第72-73页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果	第73页