基于网格优化粒子群算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·智能优化算法简述 | 第11-13页 |
| ·遗传算法 | 第11-12页 |
| ·蚁群算法简介 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第13-16页 |
| 第2章 粒子群优化算法 | 第16-30页 |
| ·粒子群算法的简介 | 第16页 |
| ·原始粒子群优化算法 | 第16-20页 |
| ·算法的基本原理 | 第16-18页 |
| ·算法流程 | 第18-19页 |
| ·粒子群算法的收敛性 | 第19-20页 |
| ·几种常用的粒子群优化算法 | 第20-27页 |
| ·标准粒子群算法 | 第20-25页 |
| ·线性递减惯性权重粒子群算法 | 第25-26页 |
| ·带有收缩因子的粒子群优化算法 | 第26-27页 |
| ·粒子群优化算法与其它智能优化算法的比较 | 第27-28页 |
| ·两种算法的区别 | 第27-28页 |
| ·两种算法的共同点 | 第28页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于网格优化的粒子群算法 | 第30-48页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·基于网格优化粒子群算法的介绍 | 第30-35页 |
| ·基于网格优化粒子群算法思想 | 第31-32页 |
| ·算法步骤 | 第32-33页 |
| ·本文提出的更新公式及其意义 | 第33-35页 |
| ·基于网格优化粒子群算法的仿真结果 | 第35-46页 |
| ·检测算法的收敛性以及稳定性 | 第35-37页 |
| ·检测本文算法的优化速度 | 第37-38页 |
| ·检验本文算法的高维函数适应能力 | 第38-42页 |
| ·检验本文算法的防止局部最优能力 | 第42-46页 |
| ·参数设置对于优化结果的影响 | 第46-47页 |
| ·网格数量对于优化结果的影响 | 第46页 |
| ·定义域缩减的次数对于优化结果的影响 | 第46-47页 |
| ·种群之中个体数对于优化结果的影响 | 第47页 |
| ·迭代次数对于优化结果的影响 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第4章 利用网格优化思想对其它粒子群算法的改进 | 第48-58页 |
| ·对于线性递减的时变权重的粒子群算法改进 | 第48-53页 |
| ·惯性权重粒子群改进算法的步骤 | 第48-49页 |
| ·改进算法的仿真结果 | 第49-53页 |
| ·对于带有收缩因子的粒子群算法的改进 | 第53-57页 |
| ·带有收缩因子粒子群算法改进算法的步骤 | 第53-54页 |
| ·带有收缩因子粒子群算法改进算法的仿真结果 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第5章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
