| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容与技术路线 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的结构与章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 相关研究工作介绍 | 第13-19页 |
| 2.1 静态多峰优化的相关研究 | 第13-15页 |
| 2.2 动态多峰优化的相关研究 | 第15-16页 |
| 2.3 粒子群优化算法简介 | 第16-19页 |
| 第3章 静态多峰进化算法的基础实验研究 | 第19-33页 |
| 3.1 经典的静态多峰进化算法 | 第19-23页 |
| 3.1.1 SPSO算法简介 | 第19-21页 |
| 3.1.2 CPSO算法简介 | 第21-23页 |
| 3.1.3 两种算法多种群构造策略比较 | 第23页 |
| 3.2 仿真实验 | 第23-32页 |
| 3.2.1 实验设计 | 第23页 |
| 3.2.2 实验设置 | 第23-24页 |
| 3.2.3 Species半径对SPSO算法的影响 | 第24-26页 |
| 3.2.4 子种群大小对CPSO算法的影响 | 第26-28页 |
| 3.2.5 种群构造周期对两种算法的影响 | 第28-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 一种新型静态多峰进化算法 | 第33-41页 |
| 4.1 基本思想 | 第33页 |
| 4.2 多种群构建策略 | 第33-34页 |
| 4.3 算法框架 | 第34-35页 |
| 4.4 仿真实验 | 第35-39页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第35页 |
| 4.4.2 实验设置 | 第35-36页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第36-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 动态多峰进化算法的基础实验研究 | 第41-53页 |
| 5.1 动态多峰进化算法 | 第41-45页 |
| 5.1.1 QSO算法简介 | 第41-43页 |
| 5.1.2 SPSO算法简介 | 第43-44页 |
| 5.1.3 SAMO算法简介 | 第44-45页 |
| 5.2 仿真实验 | 第45-51页 |
| 5.2.1 实验设计 | 第45-46页 |
| 5.2.2 实验设置 | 第46-47页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 一种改进的动态多峰进化算法 | 第53-61页 |
| 6.1 基本思想 | 第53-54页 |
| 6.2 算法框架 | 第54-55页 |
| 6.3 仿真实验 | 第55-59页 |
| 6.3.1 实验设计 | 第55页 |
| 6.3.2 实验设置 | 第55-56页 |
| 6.3.3 实验结果与分析 | 第56-59页 |
| 6.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第7章 结束语 | 第61-63页 |
| 7.1 总结 | 第61页 |
| 7.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |