基于记忆驱动机制的自适应差分算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文研究内容和主要贡献 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 算法知识介绍 | 第17-24页 |
| 2.1 进化算法 | 第17-19页 |
| 2.1.1 进化算法基本原理 | 第17页 |
| 2.1.2 进化算法基本步骤 | 第17-18页 |
| 2.1.3 进化算法流程图 | 第18-19页 |
| 2.2 差分进化算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 差分算法基本知识 | 第19页 |
| 2.2.2 初始化操作 | 第19-20页 |
| 2.2.3 变异操作 | 第20页 |
| 2.2.4 交叉操作 | 第20页 |
| 2.2.5 选择操作 | 第20-21页 |
| 2.2.6 差分算法流程 | 第21-22页 |
| 2.3 多种差分变异策略 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 优劣策略以及自适应参数机制 | 第24-34页 |
| 3.1 算法改进的必要性 | 第24页 |
| 3.2 优劣策略的原理概述 | 第24-25页 |
| 3.3 优劣策略的集合选择和仿真分析 | 第25-28页 |
| 3.3.1 理论分析 | 第26-27页 |
| 3.3.2 仿真结果分析 | 第27-28页 |
| 3.4 自适应参数F和CR的选择 | 第28-29页 |
| 3.4.1 变异因子F的参数调整机制 | 第29页 |
| 3.4.2 交叉概率CR的参数调整机制 | 第29页 |
| 3.5 失败记忆存储操作 | 第29-31页 |
| 3.6 参数mF和mCR的讨论 | 第31-32页 |
| 3.7 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于优劣策略和自适应参数的混合差分算法 | 第34-48页 |
| 4.1 两种策略相结合的理论分析 | 第34页 |
| 4.2 算法流程及参数设定 | 第34-39页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第35-36页 |
| 4.2.2 基准函数 | 第36-38页 |
| 4.2.3 参数设定 | 第38-39页 |
| 4.3 算法实验结果及性能分析 | 第39-46页 |
| 4.3.1 实验中采用的比较算法 | 第39页 |
| 4.3.2 最终结果比较与分析 | 第39-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于二阶差分的记忆差分算法 | 第48-55页 |
| 5.1 二阶思想的理论分析 | 第48-49页 |
| 5.1.1 二阶导数思想的意义 | 第48页 |
| 5.1.2 二阶差分思想 | 第48-49页 |
| 5.2 二阶差分算法的核心操作 | 第49-50页 |
| 5.3 实验结果与仿真分析 | 第50-54页 |
| 5.3.1 测试函数与参数设定 | 第50-51页 |
| 5.3.2 实验中采用的比较算法 | 第51页 |
| 5.3.3 最终结果比较与分析 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 6.1 本文创新点与成果 | 第55-56页 |
| 6.2 进一步研究方向 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63页 |
