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细菌觅食优化算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景第15-16页
    1.2 研究现状第16-17页
    1.3 本文工作第17-18页
    1.4 内容安排第18-21页
第二章 细菌觅食优化算法分析第21-33页
    2.1 优化问题及优化算法第21-22页
    2.2 经典群智能优化算法第22-27页
        2.2.1 遗传算法第22-23页
        2.2.2 粒子群算法第23-24页
        2.2.3 蚁群算法第24-26页
        2.2.4 鱼群算法第26-27页
    2.3 BFO算法原理第27-30页
        2.3.1 趋化操作第28页
        2.3.2 复制操作第28-29页
        2.3.3 迁徙操作第29页
        2.3.4 算法流程第29-30页
    2.4 BFO性能分析第30-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 改进的细菌觅食优化算法第33-49页
    3.1 趋化操作的改进第33-37页
        3.1.1 多邻域趋化方向选择第33-34页
        3.1.2 自适应趋化步长更新第34-36页
        3.1.3 改进的趋化操作流程第36-37页
    3.2 群体差异性度量及调节第37-39页
        3.2.1 群体差异性度量方法第37-38页
        3.2.2 群体差异性调节方法第38-39页
    3.3 迁徙操作的改进第39-44页
        3.3.1 和声搜索优化算法第39-41页
        3.3.2 区域化迁徙概率第41-42页
        3.3.3 维度化迁徙方式第42-43页
        3.3.4 改进的迁徙操作流程第43-44页
    3.4 IBFO算法设计第44-46页
    3.5 本章小结第46-49页
第四章 IBFO仿真与分析第49-63页
    4.1 测试函数特征分析第49-57页
    4.2 性能指标及参数设置第57-58页
        4.2.1 评价的性能指标第57页
        4.2.2 仿真的参数设置第57-58页
    4.3 求解精度对比第58-59页
    4.4 收敛速度对比第59-62页
    4.5 本章小结第62-63页
第五章 结论与展望第63-65页
    5.1 结论第63页
    5.2 展望第63-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-71页
作者简介第71-73页

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