面向适应值计算费时优化问题的PSO预测策略研究



面向适应值计算费时优化问题的PSO预测策略研究

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面向适应值计算费时优化问题的PSO预测策略研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章引言	第9-17页
· 研究背景和意义	第9页
· 适应值估计方法的研究现状	第9-14页
· 本论文的主要工作及章节安排	第14-17页
第二章微粒群算法	第17-25页
· 微粒群算法的提出	第17-18页
· 标准微粒群算法	第18-19页
· 标准微粒群算法流程	第19-21页
· 与其它群体优化算法的比较	第21-23页
· 微粒群算法与遗传算法比较	第21-22页
· 微粒群算法与蚁群算法的比较	第22-23页
· 本章小结	第23-25页
第三章基于不同取样策略的单模型适应值策略	第25-49页
· 人工回归神经网络	第25-31页
· 人工神经元模型	第25-28页
· 径向基神经网络	第28-29页
· 广义回归神经网络	第29-31页
· 基于不同取样策略的单模型适应值预测策略	第31-47页
· 最大更新策略研究	第31-39页
· 拥挤度更新策略研究	第39-47页
· 本章小结	第47-49页
第四章多模型适应值估计取样策略	第49-59页
· 算法思想	第49-50页
· 两种预测模型	第49页
· 进化控制策略	第49-50页
· 预测模型的更新	第50页
· 算法实现	第50-54页
· 实例仿真	第54-58页
· 测试函数及其参数设置	第54-57页
· 实验结果分析	第57-58页
· 本章小结	第58-59页
第五章总结和展望	第59-61页
· 论文总结	第59页
· 展望	第59-61页
参考文献	第61-69页
致谢	第69-71页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第71-72 页

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