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交互变邻域微粒群算法
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交互变邻域微粒群算法
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-9 页
第一章 引言第9-23 页
　　· 群智能算法第9-10 页
　　· 常见的群智能算法第10-13 页
　　　　· 蚁群算法第10-12 页
　　　　· 群搜索优化算法第12-13 页
　　· 微粒群算法第13-18 页
　　　　· 微粒群算法的生物学背景第13-14 页
　　　　· 标准PSO 算法第14-15 页
　　　　· 微粒群算法的研究进展第15-18 页
　　· 拓扑结构第18-20 页
　　　　· GBEST 模型邻域结构分析第18 页
　　　　· LBEST 模型邻域结构分析第18 页
　　　　· 常见的邻域结构第18-20 页
　　· 本论文的结构第20-23 页
第二章 基WS 小世界模型的交互变邻域微粒群算法第23-45 页
　　· 复杂网络介绍第23-26 页
　　　　· 复杂网络的发展第23-25 页
　　　　· WS 小世界模型第25-26 页
　　· 基于WS 小世界模型的交叉变邻域微粒群算法(WSPSO)第26-27 页
　　　　· 算法背景第26 页
　　　　· 算法思想第26-27 页
　　　　· 算法步骤第27 页
　　· 实例仿真第27-29 页
　　　　· 测试函数第27-28 页
　　　　· 参数设置第28-29 页
　　· 均匀设计介绍第29-32 页
　　· 算法性能分析第32-44 页
　　· 本章小结第44-45 页
第三章 基于NW 小世界模型的交互变邻域微粒群算法第45-61 页
　　· NW 模型介绍第45 页
　　· 基于NW 小世界模型的交互变邻域微粒群算法第45-47 页
　　　　· 算法背景第45-46 页
　　　　· 算法要思想第46-47 页
　　　　· 算法步骤第47 页
　　· 实例仿真第47-60 页
　　　　· 测试函数第47-48 页
　　　　· 参数设置第48 页
　　　　· 算法性能分析第48-60 页
　　· 小结第60-61 页
第四章 引入群体决策的交互变邻域微粒群算法第61-96 页
　　· 引入群体决策的交互变邻域微粒群算法第61-62 页
　　　　· 群体决策概念第61 页
　　　　· 引入群体决策的依据第61 页
　　　　· 群体决策的方法第61-62 页
　　· 引入群体决策的基于WS 模型交互变邻域微粒群算法第62-78 页
　　　　· 算法步骤第62-63 页
　　　　· 测试函数第63-64 页
　　　　· 参数设置第64 页
　　　　· 性能分析第64-78 页
　　· 引入群体决策的基于NW 模型交互变邻域微粒群算法第78-94 页
　　　　· 算法步骤第78-79 页
　　　　· 测试函数第79-80 页
　　　　· 参数设置第80 页
　　　　· 性能比较第80-94 页
　　· 小结第94-96 页
第五章 总结与展望第96-98 页
　　· 论文总结第96 页
　　· 后续工作第96-98 页
参考文献第98-103 页
攻读硕士学位期间科研论文发表情况第103-104 页
致谢第104-105 页

本篇论文共105页，点击这进入下载页面。
 
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