| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-11页 |
| 第2章 标准布谷鸟算法(CS) | 第11-31页 |
| 2.1 Levy飞行 | 第11页 |
| 2.2 标准布谷鸟算法(CS) | 第11-16页 |
| 2.2.1 标准布谷鸟算法(CS)的研究背景 | 第11页 |
| 2.2.2 标准布谷鸟算法(CS)的设计与实现 | 第11-14页 |
| 2.2.3 标准布谷鸟算法(CS)的流程图Matlab代码 | 第14页 |
| 2.2.4 标准布谷鸟算法的Matlab代码 | 第14-15页 |
| 2.2.5 标准布谷鸟算法(CS)的参数设置 | 第15-16页 |
| 2.3 标准布谷鸟算法的收敛性分析 | 第16-24页 |
| 2.3.1 关于Markov链的简介 | 第16-17页 |
| 2.3.2 收敛性准则 | 第17-18页 |
| 2.3.3 标准布谷鸟算法(CS)的相关数学定义 | 第18-19页 |
| 2.3.4 标准布谷鸟算法(CS)中Markov链的建立 | 第19-22页 |
| 2.3.5 标准布谷鸟算法(CS)的收敛性分析 | 第22-23页 |
| 2.3.6 关于标准布谷鸟算法的收敛性试验 | 第23-24页 |
| 2.4 标准布谷鸟算法(CS)的实施与验证 | 第24-31页 |
| 2.4.1 标准布谷鸟算法(CS)的模拟试验及相关的参数设置 | 第24-26页 |
| 2.4.2 标准测试函数集 | 第26-31页 |
| 第3章 基于logistic模型的自适应布谷鸟算法(ACS) | 第31-38页 |
| 3.1 步长控制因子α的动态调整 | 第31页 |
| 3.2 动态步长控制因子α的自适应布谷鸟算法步骤及流程图 | 第31-33页 |
| 3.2.1 自适应布谷鸟算法的具体执行步骤 | 第31-33页 |
| 3.2.2 自适应布谷鸟算法的流程图 | 第33页 |
| 3.3 相关数值试验 | 第33-38页 |
| 3.3.1 Benchmarks测试函数集 | 第33-34页 |
| 3.3.2 试验参数的设置 | 第34-35页 |
| 3.3.3 试验结果及分析 | 第35-38页 |
| 第4章 布谷鸟算法的并行化设计与实现 | 第38-49页 |
| 4.1 并行化接口OpenMP | 第38-39页 |
| 4.2 并行化参数实现 | 第39-41页 |
| 4.2.1 鸟巢参数搜寻 | 第39-40页 |
| 4.2.2 鸟巢个体寻优 | 第40-41页 |
| 4.3 OPCS算法的流程结构规划 | 第41-42页 |
| 4.4 实验测试函数 | 第42-43页 |
| 4.5 实验数据分析 | 第43-49页 |
| 4.5.1 收敛性检验 | 第43-45页 |
| 4.5.2 计算时间检验 | 第45-49页 |
| 第5章 自适应布谷鸟算法(ACS)在多目标优化问题中的应用 | 第49-56页 |
| 5.1 多目标优化问题 | 第49-50页 |
| 5.1.1 多目标规划的线性模型 | 第49-50页 |
| 5.1.2 多目标线性规划模型的求解办法 | 第50页 |
| 5.2 自适应布谷鸟算法在多目标问题优化中的应用 | 第50-56页 |
| 5.2.1 多目标线性规划例子 | 第50-51页 |
| 5.2.2 Matlab求解多目标规划问题 | 第51-52页 |
| 5.2.3 自适应布谷鸟算法求解多目标规划问题的步骤[29] | 第52-53页 |
| 5.2.4 自适应布谷鸟算法求解多目标规划问题的流程图 | 第53-54页 |
| 5.2.5 自适应布谷鸟算法求解多目标规划问题的Matlab程序 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60-74页 |
| 附录 A自适应布谷鸟算法运行程序 | 第60-63页 |
| 附录 B并行化布谷鸟算法运行程序 | 第63-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
