人工蜂群混合优化算法及应用研究
致谢 | 第1-8页 |
摘要 | 第8-10页 |
Abstract | 第10-13页 |
目录 | 第13-17页 |
表目录 | 第17-19页 |
图目录 | 第19-21页 |
常用符号表 | 第21-23页 |
第1章 绪论 | 第23-39页 |
·引言 | 第23-25页 |
·人工蜂群优化算法 | 第25-30页 |
·生物学模型 | 第25-27页 |
·ABC算法的产生和发展 | 第27-28页 |
·ABC算法的计算框架 | 第28-30页 |
·人工蜂群算法研究现状 | 第30-33页 |
·人工蜂群算法的应用 | 第33-36页 |
·存在的问题 | 第36-37页 |
·本文主要研究内容 | 第37-39页 |
第2章 用于机组组合优化的ICGA-ABC算法 | 第39-67页 |
·引言 | 第39-40页 |
·人工蜂群算法性能研究 | 第40-53页 |
·连续空间ABC优化算法 | 第40-43页 |
·性能测试及参数研究 | 第43-48页 |
·实例:机组控制器参数优化 | 第48-53页 |
·机组组合优化问题描述 | 第53-55页 |
·目标函数 | 第53-54页 |
·约束条件 | 第54-55页 |
·基于修复操作的ICGA-ABC算法 | 第55-61页 |
·整数编码方式 | 第56-57页 |
·初始种群的产生 | 第57-58页 |
·修复操作 | 第58-59页 |
·ABC算法求解ELD问题 | 第59-60页 |
·遗传进化操作 | 第60-61页 |
·机组优化实验及分析 | 第61-65页 |
·10机组实例 | 第61-64页 |
·更大规模机组实例 | 第64-65页 |
·小结 | 第65-67页 |
第3章 基于细菌趋药行为的混合人工蜂群算法 | 第67-91页 |
·引言 | 第67-68页 |
·HABC优化算法 | 第68-73页 |
·细菌的趋药行为 | 第68-70页 |
·自适应Boltzmann概率 | 第70-72页 |
·HABC算法步骤 | 第72-73页 |
·测试函数寻优结果与分析 | 第73-79页 |
·测试函数 | 第74-75页 |
·寻优结果及分析 | 第75-79页 |
·基于HABC算法的PEM燃料电池模型参数估计 | 第79-90页 |
·问题描述 | 第79-81页 |
·PEMFC燃料电池的数学模型 | 第81-82页 |
·PEMFC模型参数估计的优化目标 | 第82-83页 |
·参数范围和搜索区域 | 第83页 |
·实例1:某250W燃料电池栈 | 第83-87页 |
·实例2:某单个PEMFC电池 | 第87-90页 |
·小结 | 第90-91页 |
第4章 基于RNA分子操作的混合人工蜂群算法 | 第91-113页 |
·引言 | 第91-92页 |
·RNA-ABC算法描述 | 第92-98页 |
·RNA分子操作 | 第92-95页 |
·RNA-ABC算法实现步骤 | 第95-96页 |
·约束处理 | 第96-98页 |
·带约束测试函数仿真研究 | 第98-105页 |
·测试函数 | 第98-101页 |
·寻优结果与分析 | 第101-105页 |
·汽油调合调度优化问题 | 第105-112页 |
·问题描述 | 第105-106页 |
·目标函数和约束 | 第106-108页 |
·1天汽油调合调度问题 | 第108-110页 |
·3天汽油调合调度问题 | 第110-112页 |
·小结 | 第112-113页 |
第5章 具有竞争差分操作的人工蜂群算法 | 第113-137页 |
·引言 | 第113-114页 |
·DABC算法 | 第114-120页 |
·DE算法的新个体产生策略 | 第114-117页 |
·基于竞争的组合向量生成策略 | 第117-118页 |
·算法实现步骤 | 第118-120页 |
·测试函数寻优实验 | 第120-126页 |
·测试函数 | 第120-122页 |
·寻优实验和结果分析 | 第122-126页 |
·基于DABC的桥式吊车RBF网络建模 | 第126-135页 |
·问题描述 | 第127-128页 |
·RBF神经网络 | 第128-130页 |
·适应度函数 | 第130-131页 |
·RBF建模实验及结果分析 | 第131-135页 |
·小结 | 第135-137页 |
第6章 总结与展望 | 第137-141页 |
·全文工作总结 | 第137-138页 |
·研究展望 | 第138-141页 |
参考文献 | 第141-161页 |
攻读博士学位期间完成的科研成果 | 第161-163页 |
作者与导师简介 | 第163页 |