萤火虫群算法改进及应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·人工萤火虫群算法研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文创新之处 | 第10-11页 |
| ·论文的结构安排 | 第11-12页 |
| 2 人工萤火虫群优化算法 | 第12-15页 |
| ·基本GSO算法 | 第12-13页 |
| ·GSO算法的实施步骤 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 3 带高斯变异的萤火虫群算法 | 第15-20页 |
| ·高斯变异策略 | 第15页 |
| ·GMGSO算法的实施步骤 | 第15-16页 |
| ·测试函数及参数设置 | 第16-17页 |
| ·实验结果与分析 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 4 基于生物行为的人工萤火虫群算法 | 第20-41页 |
| ·基于生物寄生行为的GSO算法 | 第20-28页 |
| ·生物寄生行为 | 第20页 |
| ·GSOPB 算法模型 | 第20-22页 |
| ·GSOPB算法的实施步骤 | 第22-23页 |
| ·GSOPB算法性能测试 | 第23-28页 |
| ·基于predator-prey行为的GSO算法 | 第28-33页 |
| ·生物predator-prey行为 | 第28页 |
| ·GSOPP 算法模型 | 第28-30页 |
| ·GSOPP算法流程 | 第30页 |
| ·GSOPP算法性能测试 | 第30-33页 |
| ·模拟生物理想自由分布模型的GSO | 第33-40页 |
| ·最优觅食理论 | 第33页 |
| ·理想自由分布模型 | 第33-34页 |
| ·IFDGSO 算法模型 | 第34-36页 |
| ·IFDGSO算法流程 | 第36-37页 |
| ·IFDGSO算法性能测试 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 改进萤火虫群算法的应用研究 | 第41-56页 |
| ·GMGSO算法在B-S期权定价模型中的应用 | 第41-45页 |
| ·期权概念 | 第41页 |
| ·Black-Scholes期权模型 | 第41-42页 |
| ·GMGSO算法在B-S模型中的应用 | 第42-45页 |
| ·GSOPB算法在Van方程参数拟合中的应用 | 第45-48页 |
| ·Van Genuchten模型 | 第45-46页 |
| ·利用GSOPB算法求解Van方程参数 | 第46-48页 |
| ·IFDGSO算法在约束优化问题中的应用 | 第48-55页 |
| ·数学模型及约束处理 | 第48-49页 |
| ·伸缩绳设计问题 | 第49-50页 |
| ·压力管设计问题 | 第50-52页 |
| ·焊接条设计问题 | 第52-54页 |
| ·减速器设计问题 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录 | 第62-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 学位期间发表的学术论文目录 | 第79页 |
