猫群算法及其改进算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 优化问题 | 第8-9页 |
| 1.2 群体智能优化算法 | 第9-11页 |
| 1.3 选题背景及研究意义 | 第11页 |
| 1.4 论文内容与撰写安排 | 第11-13页 |
| 第二章 猫群算法概述 | 第13-27页 |
| 2.1 猫群优化算法简介 | 第13-14页 |
| 2.2 猫群算法的数学模型和步骤 | 第14-17页 |
| 2.3 猫群算法的改进介绍 | 第17-20页 |
| 2.4 猫群算法和粒子群算法的对比 | 第20-21页 |
| 2.5 测试函数介绍 | 第21-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 分数阶猫群算法 | 第27-40页 |
| 3.1 分数阶计算 | 第27-30页 |
| 3.2 分数阶猫群算法 | 第30-33页 |
| 3.3 仿真计算实验及结果 | 第33-39页 |
| 3.3.1 α值的选取 | 第33-37页 |
| 3.3.2 仿真对比结果 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 周期振动变异猫群算法 | 第40-49页 |
| 4.1 猫群算法跟踪模式的数学分析 | 第40-41页 |
| 4.2 猫群的多样性 | 第41-42页 |
| 4.3 周期振动变异猫群算法 | 第42-43页 |
| 4.4 仿真计算实验及结果 | 第43-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 在学期间的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
