| 论文创新点 | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 表格 | 第10-12页 |
| 插图 | 第12-15页 |
| 摘要 | 第15-17页 |
| ABSTRACT | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第19-41页 |
| 1.1 优化问题概述 | 第19-24页 |
| 1.1.1 无旋转偏移的简单单模函数 | 第20-23页 |
| 1.1.2 无旋转偏移的较难单模函数 | 第23页 |
| 1.1.3 无旋转偏移的较难多模函数 | 第23-24页 |
| 1.1.4 无旋转偏移的简单多模函数 | 第24页 |
| 1.2 优化技术概述 | 第24-26页 |
| 1.3 差分进化算法概述 | 第26-38页 |
| 1.3.1 差分进化算法原理 | 第28-31页 |
| 1.3.1.1 初始化算子 | 第29页 |
| 1.3.1.2 变异算子 | 第29-30页 |
| 1.3.1.3 修补算子 | 第30页 |
| 1.3.1.4 杂交算子 | 第30-31页 |
| 1.3.1.5 选择算子 | 第31页 |
| 1.3.1.6 算法伪代码 | 第31页 |
| 1.3.2 差分进化算法的研究现状 | 第31-38页 |
| 1.3.2.1 改进操作算子 | 第31-35页 |
| 1.3.2.2 基于静态知识指导的差分进化集成算法 | 第35-36页 |
| 1.3.2.3 基于动态知识指导的差分进化集成算法 | 第36-38页 |
| 1.4 本文工作及章节安排 | 第38-41页 |
| 1.4.1 研究路线 | 第38页 |
| 1.4.2 本文组织结构与主要工作 | 第38-41页 |
| 2 集成进化优化算法 | 第41-51页 |
| 2.1 研究集成进化优化算法的动机 | 第41-42页 |
| 2.2 集成进化定义 | 第42-44页 |
| 2.3 集成进化的计算框架 | 第44-47页 |
| 2.4 集成进化的分类 | 第47-48页 |
| 2.5 集成进化的主要特征 | 第48-49页 |
| 2.6 小结 | 第49-51页 |
| 3 差分进化算法参数和变异算子的分析与设计 | 第51-77页 |
| 3.1 差分进化算法不同参数设置的实验及其性能分析 | 第51-55页 |
| 3.2 适应缩放比例因子F的参数分析 | 第55-61页 |
| 3.2.1 研究动机 | 第55-56页 |
| 3.2.2 混沌概念 | 第56页 |
| 3.2.3 算法思想 | 第56页 |
| 3.2.4 实验研究 | 第56-61页 |
| 3.2.4.1 参数设置 | 第56-58页 |
| 3.2.4.2 与其他差分进化算法实验比较 | 第58-59页 |
| 3.2.4.3 杂交概率控制参数分析 | 第59-61页 |
| 3.3 精英差分变异算子 | 第61-75页 |
| 3.3.1 研究动机 | 第61页 |
| 3.3.2 算法思想 | 第61-62页 |
| 3.3.3 实验研究 | 第62-75页 |
| 3.3.3.1 评价指标 | 第64-65页 |
| 3.3.3.2 精英差分进化算法的一般性能 | 第65-66页 |
| 3.3.3.3 群体规模的影响 | 第66-70页 |
| 3.3.3.4 高维优化问题的求解能力研究 | 第70-75页 |
| 3.4 小结 | 第75-77页 |
| 4 基于进化进程分层的差分进化集成算法 | 第77-93页 |
| 4.1 反向学习策略 | 第77-78页 |
| 4.1.1 一般反向学习策略 | 第77-78页 |
| 4.1.2 精英反向学习策略 | 第78页 |
| 4.2 算法框架 | 第78-79页 |
| 4.3 算法收敛性分析 | 第79-81页 |
| 4.4 实验研究 | 第81-92页 |
| 4.4.1 IF-ELSE、DO-IF和DO-DO三种框架比较 | 第81-83页 |
| 4.4.2 精英个体比例大小的研究 | 第83-84页 |
| 4.4.3 DE、ODE、GODE和EODE的性能比较 | 第84-86页 |
| 4.4.4 EODE与其他改进的DE算法的性能比较 | 第86-92页 |
| 4.5 小结 | 第92-93页 |
| 5 基于进化种群分层的差分进化集成算法 | 第93-107页 |
| 5.1 研究动机 | 第93页 |
| 5.2 提出的算法 | 第93-97页 |
| 5.2.1 策略知识库和参数知识库的选取 | 第94页 |
| 5.2.2 策略知识库和参数知识库的组合 | 第94页 |
| 5.2.3 子种群动态划分及与算子的对应关系 | 第94-95页 |
| 5.2.4 种间信息交换机制与交换周期 | 第95-96页 |
| 5.2.5 算法伪代码 | 第96-97页 |
| 5.3 实验研究 | 第97-106页 |
| 5.3.1 种间信息交换机制研究 | 第97-98页 |
| 5.3.2 种间信息交换周期研究 | 第98-99页 |
| 5.3.3 与其他差分进化算法的最终解质量比较 | 第99-106页 |
| 5.3.4 与其他差分进化算法的收敛速度和成功次数比较 | 第106页 |
| 5.4 小结 | 第106-107页 |
| 6 基于进化空间分层的差分进化集成算法 | 第107-121页 |
| 6.1 研究动机 | 第107页 |
| 6.2 提出的算法 | 第107-110页 |
| 6.2.1 子种群划分 | 第107-108页 |
| 6.2.2 种内子优化器设计 | 第108-109页 |
| 6.2.3 参数自适应机制设计 | 第109-110页 |
| 6.3 实验研究 | 第110-119页 |
| 6.3.1 子种群比例参数研究 | 第110-112页 |
| 6.3.2 SMDE与其他经典的DE算法的性能比较 | 第112-116页 |
| 6.3.3 SMDE与已发表结果的比较 | 第116页 |
| 6.3.4 SMDE与其他非DE算法的性能比较 | 第116-119页 |
| 6.4 小结 | 第119-121页 |
| 7 全文总结与展望 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-131页 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133页 |
