面向大规模实值优化问题的CMA-ES算法及其分制策略研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 表格索引 | 第11-12页 |
| 插图索引 | 第12-13页 |
| 算法索引 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·大规模实值优化问题定义 | 第14-15页 |
| ·基于协作型协同演化的优化算法综述 | 第15-16页 |
| ·问题分制策略综述 | 第16页 |
| ·本论文主要研究内容与创新之处 | 第16-17页 |
| ·本论文的组织安排 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 基础知识综述 | 第20-24页 |
| ·CMA-ES算法 | 第20-22页 |
| ·算法简介 | 第20页 |
| ·采样操作 | 第20页 |
| ·更新操作 | 第20-22页 |
| ·协作性协同演化框架 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于协同演化的大规模实值优化算法研究 | 第24-42页 |
| ·协同演化分制策略 | 第24-29页 |
| ·研究思路 | 第24页 |
| ·分制策略MiVD与MaVD | 第24-25页 |
| ·MiVD与MaVD的理论分析 | 第25-28页 |
| ·结论与展望 | 第28-29页 |
| ·基于协同演化的大规模CMA-ES算法 | 第29-39页 |
| ·研究思路 | 第29页 |
| ·分制策略自适应 | 第29-30页 |
| ·采样操作 | 第30-31页 |
| ·适应度计算 | 第31页 |
| ·参数更新 | 第31-32页 |
| ·CC-CMA-ES算法 | 第32页 |
| ·实验及分析 | 第32-38页 |
| ·结论与展望 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-42页 |
| 第四章 分制策略MiVD及MaVD的研究 | 第42-52页 |
| ·基于KL散度的分制策略分析 | 第43-47页 |
| ·理论分析 | 第43-45页 |
| ·可行性与复杂度分析 | 第45-46页 |
| ·结论与展望 | 第46-47页 |
| ·基于KL散度的分制策略在聚类问题上的应用 | 第47-50页 |
| ·Iris数据集 | 第48-49页 |
| ·参数选择与工程实现 | 第49页 |
| ·总结与展望 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第60页 |
