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基于演化算法的智能学习与优化方法的研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
        1.1.1 课题研究背景第8页
        1.1.2 课题研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究动态及发展趋势第9-11页
        1.2.1 演化算法的研究现状第9-10页
        1.2.2 智能学习与优化的研究现状第10-11页
    1.3 亟待解决的问题第11页
    1.4 本文主要工作及创新第11-12页
    1.5 本文章节安排第12-14页
第二章 演化算法及优化的基本理论第14-18页
    2.1 遗传规划的基本理论第14页
    2.2 遗传算子的基本理论第14-16页
        2.2.1 选择算子第14-15页
        2.2.2 交叉算子第15页
        2.2.3 变异算子第15-16页
    2.3 遗传规划的基本流程第16页
    2.4 遗传规划的性能特征第16页
    2.5 多目标优化问题的基本理论第16-17页
    2.6 本章小结第17-18页
第三章 遗传算子对种群多样性影响的研究第18-48页
    3.1 种群多样性的基本理论第18-20页
        3.1.1 基因型多样性第19页
        3.1.2 表现型多样性第19页
        3.1.3 熵第19页
        3.1.4 伪同构第19-20页
        3.1.5 编辑距离第20页
    3.2 具体实现与流程图第20-22页
    3.3 仿真实验第22-24页
        3.3.1 奇偶校验问题第23页
        3.3.2 符号回归问题第23页
        3.3.3 斯皮尔曼相关系数第23-24页
    3.4 结果分析第24-46页
        3.4.1 奇偶问题中遗传算子的影响分析第24-33页
        3.4.2 回归问题中遗传算子对种群多样性的影响分析第33-44页
        3.4.3 相关性的研究第44-46页
    3.5 本章小结第46-48页
第四章 基于种群多样性控制的遗传规划算法第48-58页
    4.1 种群多样性控制的基本理论第48页
    4.2 基于编辑距离控制的遗传规划算法第48-50页
    4.3 仿真实验与结果分析第50-56页
        4.3.1 仿真实验设计第50-51页
        4.3.2 符号回归问题的多样性控制第51-56页
    4.4 本章小结第56-58页
第五章 多目标随机漂移粒子群优化算法的研究第58-74页
    5.1 粒子群优化算法的基本理论第58-59页
        5.1.1 基本PSO算法第58-59页
        5.1.2 带惯性权重的PSO算法(PSO-In)第59页
        5.1.3 带收缩因子的PSO算法(PSO-Co)第59页
        5.1.4 量子行为粒子群优化算法(QPSO)第59页
    5.2 随机漂移粒子群优化算法(RDPSO)第59-62页
        5.2.1 RDPSO的基本理论第59-61页
        5.2.2 RDPSO的算法实现第61-62页
    5.3 基于拥挤距离的MORDPSO算法(MORDPSO-CD)第62-69页
        5.3.1 拥挤距离的基本理论第62-63页
        5.3.2 基于拥挤距离的外部档案更新与维护策略第63页
        5.3.3 全局最好粒子的选择机制第63页
        5.3.4 MORDPSO-CD的算法流程第63-65页
        5.3.5 算法性能评价指标第65页
        5.3.6 仿真实验第65-66页
        5.3.7 结果分析第66-69页
    5.4 基于自适应网格的MORDPSO算法(MORDPSO-AG)第69-72页
        5.4.1 基于自适应网格的外部档案更新与维护策略第69页
        5.4.2 基于自适应网格和轮盘赌法的领导粒子选择机制第69-70页
        5.4.3 MORDPSO-AG的算法流程第70页
        5.4.4 MORDPSO-AG算法的仿真实验第70-72页
    5.5 本章小结第72-74页
主要结论与展望第74-76页
    主要结论第74页
    展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第81页

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