布谷鸟算法的应用研究及算法性能度量
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 元启发式算法及其分类 | 第11-14页 |
| 1.2.1 元启发式算法分类 | 第11-12页 |
| 1.2.2 元启发式算法简介 | 第12-14页 |
| 1.3 布谷鸟算法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究主要内容以及安排 | 第15-16页 |
| 2 布谷鸟算法及其改进 | 第16-25页 |
| 2.1 布谷鸟算法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 布谷鸟算法生物学原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 布谷鸟算法数学原理 | 第17-18页 |
| 2.1.3 布谷鸟算法流程步骤 | 第18-19页 |
| 2.2 改进的布谷鸟算法 | 第19-20页 |
| 2.3 仿真实验与数据分析 | 第20-24页 |
| 2.3.1 算法设计 | 第20-23页 |
| 2.3.2 实验结果分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 改进的布谷鸟算法及相应罚函数法的应用 | 第25-36页 |
| 3.1 罚函数法 | 第25-26页 |
| 3.1.1 罚函数法简介 | 第25页 |
| 3.1.2 罚函数法基本思想 | 第25-26页 |
| 3.2 改进的布谷鸟算法与罚函数法的结合 | 第26-27页 |
| 3.3 仿真与数据分析 | 第27-35页 |
| 3.3.1 约束优化函数测试 | 第28-30页 |
| 3.3.2 结构设计优化问题 | 第30-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 智能算法性能度量 | 第36-40页 |
| 4.1 预备知识 | 第36页 |
| 4.2 算法性能度量的提出 | 第36-37页 |
| 4.3 算法性能度量的具体实现 | 第37-39页 |
| 4.4 本章总结 | 第39-40页 |
| 5 总结与展望 | 第40-41页 |
| 5.1 总结 | 第40页 |
| 5.2 未来展望 | 第40-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 附录 | 第46-48页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
