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基于博弈思想的优化算法研究

目录第1-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-12页
第一章 引言第12-30页
   ·优化问题概述第12-18页
     ·用于优化问题求解的计算智能方法第13-16页
     ·演化指导函数第16-18页
       ·评价函数第16-17页
       ·全局评价函数第17页
       ·局部评价函数第17-18页
     ·优化问题求解面临的困难和挑战第18页
   ·结合博弈理论的优化算法第18-23页
     ·博弈论概述第18-20页
     ·基于博弈论的优化算法研究现状第20-23页
   ·本文主要研究内容与技术路线第23-25页
     ·技术路线第23-24页
     ·研究内容第24-25页
   ·本文组织与章节安排第25-26页
   ·本章小结第26页
 参考文献第26-30页
第二章 基于多人博弈的优化算法框架第30-50页
   ·算法的基本思路第30页
   ·算法的要素第30-35页
     ·主体集合第33页
     ·行动集合第33-34页
     ·效用函数第34页
     ·均衡扰动函数第34页
     ·停止准则第34-35页
   ·基于多人博弈的优化算法第35-37页
   ·算法模型必须满足的约束第37-42页
     ·有限性约束第39页
     ·弱一致性约束第39-41页
     ·收敛约束第41-42页
   ·算法模型的基本特性第42-45页
   ·本章小结第45-46页
 参考文献第46-50页
第三章 基于多人博弈的优化算法应用于若干典型优化问题的求解第50-74页
   ·装箱问题第50-57页
     ·装箱问题描述第50-51页
     ·问题求解的要素第51-53页
     ·要素满足的约束第53-55页
       ·有限性约束第53-55页
       ·弱一致性约束第55页
       ·收敛约束第55页
     ·实验结果及讨论第55-57页
   ·旅行商问题第57-63页
     ·旅行商问题描述第57-58页
     ·问题求解的要素第58-59页
     ·要素满足的约束第59-60页
       ·有限性约束和弱一致性约束第59-60页
       ·收敛约束第60页
     ·实验结果及讨论第60-63页
   ·其它问题第63页
   ·模型特性的实验验证第63-68页
     ·自组织临界性第63-66页
       ·自组织临界性与幂率第64页
       ·EAMG的自组织临界性第64-66页
     ·动态性第66页
     ·求解的有效性和鲁棒性第66-68页
   ·本章小结第68-69页
 参考文献第69-74页
第四章 算法的变种第74-84页
   ·原算法模型分析第74-75页
   ·基于多群体博弈的算法第75-78页
     ·算法思路第75页
     ·算法描述及流程图第75-77页
     ·实验结果及讨论第77-78页
   ·Better-Move-有限理性的主体模型第78-81页
     ·策略选择函数第79-80页
     ·实验结果及讨论第80-81页
   ·本章小结第81-82页
 参考文献第82-84页
第五章 可求解多目标优化问题的演化博弈优化算法第84-104页
   ·多目标优化问题第84-87页
     ·问题定义第85页
     ·研究背景第85-87页
   ·用于求解多目标优化问题的演化博弈优化算法第87-91页
     ·算法的理论基础第87-88页
     ·算法框架及流程图第88-91页
   ·实验结果及分析第91-99页
     ·测试函数第91-93页
     ·演化稳定策略集合及分析第93-97页
     ·种群在群体中所占比例对演化稳定策略的影响第97-99页
   ·本章小结第99页
 参考文献第99-104页
第六章 全文总结及进一步研究第104-108页
   ·总结第104-105页
   ·本文贡献及创新之处第105页
   ·进一步工作展望第105-108页
本文使用的缩写列表第108-110页
致谢第110-112页
攻博期间发表的论文和参加的科研项目第112-114页
作者简历第114页

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