粒子群优化算法研究—硕士毕业论文下载



粒子群优化算法研究

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粒子群优化算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-11页
缩略语对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-20页
1.1 研究背景	第14-15页
1.2 研究现状	第15-17页
1.3 本文工作	第17-19页
1.4 内容安排	第19-20页
第二章基本粒子群优化算法	第20-32页
2.1 基本粒子群优化算法概述	第20-26页
2.1.1 粒子群优化算法思想	第20-21页
2.1.2 粒子群优化算法流程	第21-23页
2.1.3 粒子群优化算法寻优机制	第23-26页
2.2 基本粒子群优化算法的改进方向	第26-30页
2.2.1 对惯性权重和加速因子的改进	第27-28页
2.2.2 对全局和局部搜索能力的改进	第28页
2.2.3 与其它算法结合的改进	第28-29页
2.2.4 对基本粒子群公式结构的改进	第29页
2.2.5 对拓扑结构的改进	第29-30页
2.3 小结	第30-32页
第三章采用抽样策略的PSO算法	第32-54页
3.1 拉丁超立方抽样方法	第32-33页
3.2 基于LHS抽样策略和中间粒子选择的粒子更新方式	第33-37页
3.2.1 基于LHS抽样产生中间种群	第34-35页
3.2.2 基于LHS产生下一代种群	第35页
3.2.3 基于LHS的种群更新流程	第35-36页
3.2.4 适应性说明	第36-37页
3.3 基于随机采样的最优位置修正方法	第37-39页
3.3.1 逐维随机采样方式	第38页
3.3.2 整体随机采样方式	第38-39页
3.4 基于LHS的双抽样局部搜索策略	第39-43页
3.4.1 LHS逐维局部搜索方法	第40-41页
3.4.2 LHS双抽样局部搜索	第41-43页
3.5 算法流程描述	第43页
3.6 实验与结果分析	第43-53页
3.6.1 常用测试函数	第43-46页
3.6.2 参数设置	第46-47页
3.6.3 测试结果与分析	第47-53页
3.7 小结	第53-54页
第四章融合快速信息交流和局部搜索的PSO算法	第54-70页
4.1 自适应惯性权重和加速因子的设计	第54-56页
4.1.1 自适应因子的设计	第55页
4.1.2 惯性权重的设计	第55-56页
4.1.3 加速因子的设计	第56页
4.2 基于粒子信息交换的快速信息交流机制	第56-58页
4.2.1 粒子群算法的信息交流方式	第56-57页
4.2.2 基于粒子信息交换的快速信息交流机制	第57-58页
4.3 改进的模式搜索法	第58-60页
4.3.1 模式搜索法	第58-60页
4.3.2 改进的模式搜索法	第60页
4.4 算法流程描述	第60-61页
4.5 实验与结果分析	第61-68页
4.5.1 参数设置测试	第61-62页
4.5.2 各改进措施有效性测试	第62-64页
4.5.3 收敛精度和速度对比测试	第64-68页
4.6 小结	第68-70页
第五章结论和展望	第70-72页
5.1 研究结论	第70-71页
5.2 研究展望	第71-72页
参考文献	第72-78页
致谢	第78-80页
作者简介	第80-81页

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