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结合经典优化思想的粒子群优化算法的改进及应用
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结合经典优化思想的粒子群优化算法的改进及应用
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4页
第1章 绪论第7-11页
　　　　1.1 研究背景及意义第7页
　　　　1.2 粒子群优化算法的研究现状第7-9页
　　　　1.3 主要研究内容和结构安排第9-11页
第2章 标准粒子群优化算法第11-24页
　　　　2.1 算法的基本原理第11-12页
　　　　2.2 算法的参数分析第12-15页
　　　　2.3 算法的收敛性分析第15-16页
　　　　2.4 算法的步骤及流程图第16页
　　　　2.5 算法的应用第16-18页
　　　　　　　　2.5.1 函数优化问题第16-17页
　　　　　　　　2.5.2 神经网络训练第17-18页
　　　　　　　　2.5.3 数据挖掘领域第18页
　　　　　　　　2.5.4 组合优化问题第18页
　　　　　　　　2.5.5 工业生产优化控制第18页
　　　　2.6 算法的改进方法第18-23页
　　　　　　　　2.6.1 惯性权重递减法第19-20页
　　　　　　　　2.6.2 动态随机搜索法第20-21页
　　　　　　　　2.6.3 佳点集构造初始化法第21-22页
　　　　　　　　2.6.4 动态分级粒子群优化算法第22-23页
　　　　　　　　2.6.5 维变异粒子群优化算法第23页
　　　　2.7 小结第23-24页
第3章 嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法第24-35页
　　　　3.1 引言第24页
　　　　3.2 三种经典无约束最优化方法第24-26页
　　　　　　　　3.2.1 最速下降法第24页
　　　　　　　　3.2.2 牛顿法第24-25页
　　　　　　　　3.2.3 共轭梯度法第25-26页
　　　　3.3 嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法第26-29页
　　　　3.4 实验结果与分析第29-34页
　　　　3.5 小结第34-35页
第4章 基于增广 Lagrange 函数的改进粒子群优化算法第35-44页
　　　　4.1 约束优化问题第35页
　　　　4.2 约束条件处理方法第35-39页
　　　　　　　　4.2.1 内点罚函数法第35-36页
　　　　　　　　4.2.2 外点罚函数法第36-37页
　　　　　　　　4.2.3 多目标优化方法第37页
　　　　　　　　4.2.4 增广 Lagrange 乘子法第37-39页
　　　　4.3 基于 Lagrange 函数的改进粒子群优化算法第39-40页
　　　　4.4 实验结果与分析第40-43页
　　　　4.5 小结第41-44页
第5章 改进粒子群优化算法在多元方程组求解中的应用第44-51页
　　　　5.1 求解模型的建立第44-45页
　　　　5.2 算法的实验结果与分析第45-49页
　　　　5.3 小结第49-51页
第6章 总结与展望第51-53页
　　　　6.1 总结第51-52页
　　　　6.2 展望第52-53页
附录第53-56页
参考文献第56-61页
致谢第61-62页
研究生学位期间主要研究成果第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。
 
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