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差异进化算法求解约束优化问题与复杂网络社区探测问题研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-15页
   ·研究背景第12-13页
   ·本论文的主要工作第13-15页
第二章 差异进化算法第15-25页
   ·差异进化算法概述第15页
   ·差异进化算法基本操作第15-18页
     ·初始化操作第15-16页
     ·变异操作第16-17页
     ·交叉操作第17页
     ·选择操作第17-18页
   ·差异进化算法框架第18页
   ·变异策略与参数设置分析第18-20页
     ·变异策略分析第18-19页
     ·参数设置分析第19-20页
   ·差异进化算法研究现状第20-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 约束优化问题第25-33页
   ·约束优化问题概述第25页
   ·约束处理技术第25-30页
     ·惩罚函数法第26-28页
     ·区分可行解与不可行解法第28-29页
     ·多目标优化法第29-30页
   ·差异进化算法求解约束优化问题研究现状第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 改进的差异进化算法求解约束优化问题第33-57页
   ·引言第33-34页
   ·ICDE算法第34-43页
     ·ICDE算法框架第35页
     ·计算约束违反程度的方法第35-36页
     ·改进的(μ+λ)-DE(IDE)第36-37页
     ·基于存档的适应性均衡模型(ArATM)第37-42页
     ·ICDE与(μ+λ)-CDE的异同点第42-43页
   ·实验研究第43-50页
     ·测试函数第43-44页
     ·实验设置第44-45页
     ·实验结果第45-48页
     ·与其它相关算法的实验比较第48-50页
   ·进一步讨论第50-56页
     ·个体存档机制的有效性第51-52页
     ·“current-to-rand/best/1”策略的有效性第52-53页
     ·采用组合种群H_G的可行解比例的有效性第53-54页
     ·参数k的合理性第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 差异进化算法求解复杂网络社区探测问题第57-70页
   ·复杂网络概述第57-58页
     ·社区结构第57-58页
     ·网络模块化函数第58页
   ·复杂网络社区探测算法研究现状第58-60页
   ·基于差异进化算法的社区探测算法第60-64页
     ·个体表示方式第60-61页
     ·适应度函数第61页
     ·初始化操作第61-62页
     ·变异操作第62页
     ·交叉操作第62-63页
     ·纠错操作第63-64页
     ·DECD算法框架第64页
   ·实验研究第64-69页
     ·计算机生成网络第65-66页
     ·真实世界网络第66-68页
     ·酵母PPI网络第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
   ·工作总结第70-71页
   ·展望第71-72页
参考文献第72-83页
致谢第83-85页
攻读硕士学位期间的主要研究成果第85页

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