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一种随机搜索优化算法--网鱼算法的研究

中文摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
第8-12页
1 引言第12-21页
   ·最优化概述第12-14页
   ·选题背景第14-15页
   ·随机搜索优化算法现状及两个经典代表的回顾第15-21页
     ·遗传算法第16-18页
     ·模拟退火算法第18-21页
2 网鱼算法的设计思想与算法描述第21-27页
   ·基本概念第21页
   ·网鱼算法的思想第21-22页
   ·算法步骤第22-23页
   ·算法流程与编程结构第23-27页
3 实例实验测试第27-36页
   ·对比测试第27-32页
   ·收敛速度测试第32-33页
   ·未成熟收敛测试第33页
   ·摆脱局部极值点能力测试第33-34页
   ·高维变量环境下算法性能测试第34-36页
4 网鱼算法的理论探讨第36-42页
   ·基本概念第36-38页
   ·相关结果第38-39页
   ·依相对极值理论找全局最优点的步骤与理念第39页
   ·相对极值理论的特点第39-40页
   ·局部相对极值寻优机制的特点第40页
   ·相对极值理论指导下的随机搜索优化算法第40-42页
5 网鱼算法的参数第42-45页
   ·参数介绍第42-43页
   ·参数值的确定原则第43-45页
6 总超几何体与第一个初始“可行点”的确定第45-46页
   ·总超几何体的确定第45页
   ·第一个初始“可行点”的确定第45-46页
7 广义网鱼算法第46-50页
   ·按使用大网数量分类的网鱼算法第46-47页
   ·按小网之间是否夹有大网分类的网鱼算法第47-48页
   ·穷尽所有全局相对极值的网鱼算法第48页
   ·并行的网鱼算法第48-49页
   ·网鱼算法的特点第49-50页
8 结论第50-51页
参考文献第51-53页
附录A第53-60页
附录B第60-72页
附录C第72-75页
附录D第75-77页
附录E第77-79页
附录F第79-83页
学位论文数据集第83页

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