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
本篇论文共
70
页,
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