智能优化算法的性能及搜索空间研究
| 摘要 | 第1-14页 |
| ABSTRACT | 第14-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-43页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·优化模型 | 第21-23页 |
| ·数学规划 | 第21-22页 |
| ·组合优化问题 | 第22-23页 |
| ·优化算法 | 第23-34页 |
| ·传统最优化方法 | 第23-25页 |
| ·随机性搜索算法 | 第25-30页 |
| ·智能优化算法的搜索机制分析 | 第30-33页 |
| ·改善算法性能的研究现状 | 第33-34页 |
| ·搜索空间研究现状 | 第34-40页 |
| ·“big valley”分布 | 第35页 |
| ·最优解backbone尺寸的研究 | 第35-36页 |
| ·空间分解 | 第36-39页 |
| ·空间收缩与划分 | 第39-40页 |
| ·本文主要工作 | 第40-43页 |
| 第二章 种群多样性对空间搜索性能的影响 | 第43-59页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·选择算子与种群多样性 | 第44页 |
| ·基本进化规划算法的收敛性 | 第44-45页 |
| ·退火进化规划算法 | 第45-48页 |
| ·以退火概率接受劣解 | 第45-46页 |
| ·AEP算法的 Markrov链描述 | 第46-48页 |
| ·AEP算法的收敛性 | 第48-53页 |
| ·收敛速度估计 | 第53-56页 |
| ·收敛的最大时间估计 | 第54-56页 |
| ·种群以概率1包含最优解的速度估计 | 第56页 |
| ·仿真实验 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第三章 个体操作与新解对搜索性能的影响 | 第59-79页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·极值优化 | 第60-61页 |
| ·个体搜索性能分析 | 第61-63页 |
| ·变量变异与空间搜索 | 第61-62页 |
| ·参数对搜索性能的影响 | 第62-63页 |
| ·基于模式的极值进化算法 | 第63-70页 |
| ·组合优化问题解的模式 | 第63-65页 |
| ·算法描述 | 第65-66页 |
| ·计算复杂度 | 第66页 |
| ·收敛性 | 第66-68页 |
| ·仿真 | 第68-70页 |
| ·新解对空间搜索的作用 | 第70-72页 |
| ·解的模式与新解的产生 | 第70-71页 |
| ·新解的空间搜索能力 | 第71-72页 |
| ·网络拓扑进化算法 | 第72-77页 |
| ·网络拓扑进化模型 | 第72-73页 |
| ·算法描述 | 第73-74页 |
| ·收敛性 | 第74-75页 |
| ·仿真 | 第75-77页 |
| ·小结 | 第77-79页 |
| 第四章 搜索空间的收缩和划分 | 第79-92页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·搜索空间信息对算法的指导作用 | 第79-83页 |
| ·具有信息指导的自适应进化规划 | 第80-82页 |
| ·仿真实验 | 第82-83页 |
| ·组合优化问题的空间收缩与划分 | 第83-90页 |
| ·构造搜索空间 | 第84-85页 |
| ·利用解的模式进行空间划分 | 第85-86页 |
| ·算法分析 | 第86页 |
| ·作业车间调度的优化 | 第86-90页 |
| ·扩展应用的讨论 | 第90-91页 |
| ·小结 | 第91-92页 |
| 第五章 基于空间划分的分解算法 | 第92-107页 |
| ·引言 | 第92-93页 |
| ·混合整数规划模型的空间自然划分 | 第93-95页 |
| ·搜索空间的自然划分 | 第93-95页 |
| ·求解思想 | 第95页 |
| ·生产调度模型及其分解算法 | 第95-106页 |
| ·间歇生产调度0-1MIP模型 | 第95-96页 |
| ·0-1变量的组合优化 | 第96-97页 |
| ·分组遗传算法 | 第97页 |
| ·基于空间划分的分解算法 | 第97-100页 |
| ·算法适用性分析 | 第100-103页 |
| ·实验 | 第103-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 第六章 结论与展望 | 第107-110页 |
| ·工作总结 | 第107-109页 |
| ·下一步的研究工作 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-124页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文及参加的科研项目 | 第124-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 附录1 | 第126-136页 |
| 附录2 | 第136-151页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第151页 |
