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基于云理论的差分进化算法改进及应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-24页
    1.1 课题的研究意义和目的第12-13页
    1.2 课题的国内外研究现状第13-21页
        1.2.1 差分进化算法国内外研究现状第13-18页
        1.2.2 云理论国内外研究现状第18-21页
    1.3 课题主要研究内容及章节安排第21-24页
第2章 差分进化算法原理第24-37页
    2.1 引言第24页
    2.2 DE 进化算法基本原理第24-31页
    2.3 DE 进化算法优化策略分析第31-34页
        2.3.1 变异策略分析第31-33页
        2.3.2 交叉策略分析第33-34页
    2.4 DE 进化算法的参数分析第34-36页
    2.5 DE 进化算法的优点第36页
    2.6 本章小结第36-37页
第3章 差分进化算法交叉概率因子及变异策略的改进第37-59页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 交叉概率因子自适应调整策略第38-49页
        3.2.1 参数 CR 性能实验及分析第39-44页
            3.2.1.1 CR 取值对于标准 DE 算法收敛速度的影响第39-40页
            3.2.1.2 CR 取值对于标准 DE 算法种群多样性的影响第40-43页
            3.2.1.3 CR 取值自适应调整对于标准 DE 算法收敛速度的影响第43-44页
        3.2.2 参数 CR 自适应调整策略研究第44-49页
    3.3 新 DE 变异策略第49-55页
        3.3.1 DE 变异策略研究第49-50页
        3.3.2 新变异策略性能实验及分析第50-55页
    3.4 实验测试及结果分析第55-58页
    3.5 本章小结第58-59页
第4章 基于云理论的差分进化算法改进第59-71页
    4.1 引言第59页
    4.2 云模型概述第59-61页
        4.2.1 云和云滴第59-60页
        4.2.2 云的数字特征第60页
        4.2.3 云发生器第60-61页
        4.2.4 云的性质第61页
    4.3 基于云理论的差分进化算法改进第61-65页
        4.3.1 云模型自适应调整交叉概率 CR第61-62页
        4.3.2 基于级联型云发生器的个体单维扰动第62-64页
        4.3.3 基于云模型的差分进化算法流程第64-65页
    4.4 实验测试及结果分析第65-70页
        4.4.1 CDE 算法中自适应策略及单维扰动性能实验及比较第66-68页
        4.4.2 CDE 算法与全局优化算法的性能比较第68-70页
    4.5 本章小结第70-71页
第5章 基于云差分进化算法的约束多目标优化第71-88页
    5.1 引言第71-72页
    5.2 约束多目标优化问题定义第72-75页
    5.3 约束多目标进化算法现有研究第75-77页
    5.4 基于云差分进化算法的约束多目标算法第77-81页
        5.4.1 约束多目标优化的变异策略改进第77-78页
        5.4.2 云差分进化算法的 CR 自适应调整第78-79页
        5.4.3 约束处理技术的改进第79-80页
        5.4.4 基于云差分算法的约束多目标算法实现流程第80-81页
    5.5 实验测试及结果分析第81-87页
        5.5.1 测试问题和评价标准第81-82页
        5.5.2 本文算法与其他约束多目标算法的性能比较第82-87页
    5.6 本章小结第87-88页
第6章 基于云差分的城市干线交通信号优化控制第88-98页
    6.1 引言第88-90页
    6.2 城市干线交通信号协调控制模型第90-93页
        6.2.1 干线交通信号协调控制基本描述第90-91页
        6.2.2 城市干线交通信号协调优化控制模型的建立第91-93页
    6.3 基于 CDE 算法的干线信号协调优化控制第93-95页
    6.4 实验测试及结果分析第95-97页
    6.5 本章小结第97-98页
结论第98-101页
参考文献第101-110页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第110页
攻读博士学位期间参与的科研项目第110-111页
致谢第111-113页
个人简历第113页

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