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基于参数和策略协进化的粒子群优化算法及其应用

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基于参数和策略协进化的粒子群优化算法及其应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  · 引言第10页
  · 智能优化算法第10-13页
  · 本文主要工作第13页
  · 本文主要章节安排第13-14页
第2章 粒子群优化算法第14-23页
  · 引言第14页
  · 粒子群算法的基本原理第14-15页
  · 标准粒子群算法第15-16页
  · 标准粒子群算法的操作流程第16-17页
  · PSO算法的理论研究状况第17-21页
    · 结合其他算法的PSO算法第17-18页
    · 带有空间领域的PSO算法第18-19页
    · 引入收缩因子的PSO算法第19页
    · 离散的PSO算法第19-20页
    · 带有自适应策略的一些PSO算法第20页
    · 与其他理论相结合的一些变种PSO算法第20-21页
  · PSO算法的应用现状第21-22页
  · 本章小结第22-23页
第3章 双层粒子群优化算法及其应用第23-36页
  · 引言第23页
  · 双层粒子群优化算法第23-28页
    · DBPSO算法基本原理介绍第23-24页
    · DBPSO算法基本流程第24-28页
  · 仿真研究第28-31页
    · 参数设置第28页
    · 性能比较第28-31页
  · DBPSO的参数自适应分析第31-34页
  · DBPSO优化压力容器模型设计第34-35页
  · 结论第35-36页
第4章 进化策略自适应调度的粒子群算法及其应用第36-48页
  · 引言第36页
  · ASPSO算法基本原理第36-38页
  · ASPSO算法流程第38-40页
  · 仿真研究第40-46页
    · ASPSO算法参数设置第40页
    · 性能比较第40-46页
  · 基于ASPSO算法的压力容器模型设计第46-47页
  · 小结第47-48页
第5章 基于参数和策略协进化的PSO算法及其应用第48-61页
  · 引言第48页
  · 基于参数和策略协进化的PSO算法基本原理第48页
  · 参数和策略协进化的PSO算法基本流程第48-50页
  · 仿真研究第50-59页
    · 参数设置第50页
    · 性能比较第50-59页
  5.5 基于Co-evolution PSO算法的压力容器模型设计第59页
  · 小结第59-61页
第6章 本文总结与研究展望第61-63页
  · 本文总结第61页
  · 研究展望第61-63页
参考文献第63-69页
致谢第69-70页
攻读硕士学位期间发表学术论文第70 页

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