基于SQP局部搜索的多子群果蝇优化算法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 算法改进现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 算法应用现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 2 计算智能方法 | 第18-30页 |
| 2.1 果蝇优化算法 | 第18-22页 |
| 2.1.1 算法理论 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基本步骤 | 第19-21页 |
| 2.1.3 优缺点分析 | 第21-22页 |
| 2.2 多子群协同进化策略 | 第22-25页 |
| 2.2.1 鸡群算法基本理论 | 第22-23页 |
| 2.2.2 子群机制分析与提取 | 第23-25页 |
| 2.3 多因子动态步长 | 第25-27页 |
| 2.3.1 粒子群算法基本理论 | 第25-26页 |
| 2.3.2 步长更新机制分析与提取 | 第26-27页 |
| 2.4 SQP局部深度搜索 | 第27-29页 |
| 2.4.1 序列二次规划 | 第27-28页 |
| 2.4.2 混合优化 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于SQP局部搜索的多子群果蝇优化算法 | 第30-40页 |
| 3.1 MFOASQP算法核心思想 | 第30-31页 |
| 3.2 MFOASQP算法描述与分析 | 第31-35页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第31-32页 |
| 3.2.2 策略融合 | 第32-35页 |
| 3.3 实现步骤与算法流程 | 第35-38页 |
| 3.4 MFOASQP算法伪代码 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 仿真实验及结果分析 | 第40-53页 |
| 4.1 实验设置 | 第40-43页 |
| 4.1.1 测试函数 | 第40-42页 |
| 4.1.2 评估方法与实验环境 | 第42页 |
| 4.1.3 对比算法与参数设置 | 第42-43页 |
| 4.2 在确定的迭代次数下算法收敛速度与精度对比 | 第43-48页 |
| 4.2.1 参数设置 | 第43-44页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第44-48页 |
| 4.3 目标精度下的成功率和收敛次数对比 | 第48-49页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第48页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第48-49页 |
| 4.4 算法在高维多峰函数上的性能对比 | 第49-50页 |
| 4.4.1 参数设置 | 第49-50页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第50页 |
| 4.5 时间复杂度分析 | 第50-51页 |
| 4.5.1 参数设置 | 第50-51页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简历 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59-60页 |
