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差分进化算法及应用研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-13页
第1章 绪论第13-21页
   ·引言第13页
   ·优化算法及其分类第13-14页
   ·智能优化算法的特点第14-15页
   ·智能优化算法的应用第15-17页
   ·本论文的主要研究内容第17-21页
     ·差分进化算法概述第17-19页
     ·本论文的主要研究内容及结构安排第19-21页
第2章 差分进化算法及其在求解混合整数非线性规划问题中的应用第21-33页
   ·差分进化算法原理第21-25页
     ·变异操作第21-22页
     ·交叉操作第22页
     ·选择操作第22-23页
     ·差分进化算法的工作过程示意图第23-24页
     ·差分进化算法的C 语言描述第24-25页
     ·差分进化算法的变化形式第25页
   ·改进差分进化算法在混合整数非线性规划中的应用第25-32页
     ·引言第25-26页
     ·MINP 问题描述第26页
     ·改进的差分进化算法第26-28页
     ·算法流程第28-29页
     ·实验研究第29-32页
   ·小结第32-33页
第3章 采用非固定多段映射罚函数的非线性约束优化差分进化算法第33-42页
   ·引言第33-34页
   ·非固定多段映射罚函数法第34-35页
   ·改进的差分进化算法第35-37页
     ·变异操作第35-36页
     ·交叉操作及选择操作第36页
     ·算法流程第36-37页
   ·数值分析第37-41页
   ·小结第41-42页
第4章 多目标优化问题的差分进化算法研究第42-54页
   ·引言第42-43页
   ·多目标优化问题的基本概念第43-44页
   ·多目标优化问题的目标加权法第44-45页
   ·多目标优化问题的矢量评估算法第45-46页
   ·求解多目标优化问题的差分进化算法第46-53页
     ·差分进化算法第46-47页
     ·精英最优目标函数值排序策略第47-49页
     ·多目标优化差分进化算法实现第49页
     ·实验研究第49-53页
   ·小结第53-54页
第5章 基于自适应二次变异差分进化算法的不完全微分PID 控制器优化设计第54-68页
   ·引言第54-55页
   ·差分进化算法及其早熟收敛问题第55页
   ·自适应二次变异差分进化算法设计第55-57页
     ·自适应二次变异思想第55-57页
     ·时变交叉概率因子CR 思想第57页
     ·自适应二次差分进化算法实现步骤第57页
   ·自适应二次变异差分进化算法性能分析第57-61页
   ·PID 控制器参数整定概述第61页
   ·不完全微分PID 控制器第61-62页
   ·PID 控制器的性能指标第62-63页
   ·基于ASMDE 算法的PID 控制器参数优化步骤第63-64页
     ·参数搜索空间第63页
     ·ASMDE-PID 控制器的优化步骤第63-64页
   ·仿真研究第64-66页
   ·小结第66-68页
第6章 双群体伪并行差分进化算法研究及应用第68-77页
   ·引言第68页
   ·DSPPDE 算法第68-69页
   ·基于平均熵的初始化第69-70页
   ·实验研究第70-73页
   ·DSPPDE 算法在非线性系统参数估计中的应用第73-75页
     ·模型参数估计问题描述第73-74页
     ·应用实例第74-75页
   ·小结第75-77页
第7章 参数自适应改进差分进化算法研究及应用第77-87页
   ·引言第77-78页
   ·变异操作的改进第78-79页
   ·自适应控制参数策略第79-80页
     ·缩放因子F 的自适应策略第79页
     ·交叉概率CR 的自适应策略第79-80页
   ·实验研究第80-83页
   ·应用研究第83-86页
   ·小结第86-87页
结论第87-90页
 1. 论文的主要工作和创新点第87-88页
 2. 研究工作展望第88-90页
参考文献第90-95页
致谢第95-96页
附录A(攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录)第96页

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