文化智能优化算法及其在约束优化问题中的应用研究



文化智能优化算法及其在约束优化问题中的应用研究

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文化智能优化算法及其在约束优化问题中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-24页
· 课题研究的背景和意义	第11-12页
· 智能优化算法的起源、发展及应用	第12-15页
· 粒子群优化算法	第14页
· 和声搜索算法	第14-15页
· 文化算法的发展历程	第15-20页
· 智能优化算法的局限性	第15-16页
· 文化概念的演化	第16页
· 文化加速进化过程	第16-17页
· 文化算法的研究现状	第17-20页
· 油品调合优化问题	第20-22页
· 油品调合的概念与作用	第20页
· 油品调合技术的发展与研究现状	第20-21页
· 石脑油调合技术的研究现状	第21-22页
· 本文内容及安排	第22-24页
第2章文化算法	第24-38页
· 引言	第24页
· 文化算法的计算框架	第24-25页
· 文化算法的理论介绍	第25-35页
· 种群空间的进化	第25-26页
· 信念空间的知识结构及其更新规则	第26-31页
· 接受函数	第31-32页
· 影响函数	第32-35页
· 文化算法的实现步骤	第35-36页
· 文化算法的特点及应用	第36-37页
· 本章小结	第37-38页
第3章基于文化和声搜索算法的约束优化问题研究	第38-51页
· 引言	第38页
· 约束优化问题	第38-39页
· 问题描述	第38-39页
· 约束处理方法	第39页
· 和声搜索算法(HS)	第39-42页
· HS算法原理	第39-40页
· HS算法实现流程	第40-42页
· 文化和声搜索算法(HSCA)	第42-46页
· HSCA算法思想	第43页
· HSCA算法设计	第43-45页
· HSCA算法实现流程	第45-46页
· 基于HSCA算法的约束优化问题的仿真试验及结果分析	第46-49页
· 性能指标	第46-47页
· 参数设置	第47页
· 仿真结果与分析	第47-49页
· 本章小结	第49-51页
第4章基于改进的文化粒子群优化算法的约束优化问题研究	第51-66页
· 引言	第51-52页
· 粒子群优化算法(PSO)	第52-54页
· PSO算法思想	第52-53页
· PSO算法流程	第53-54页
· 文化粒子群优化算法(PSOCA)	第54-55页
· PSOCA算法思想	第54页
· PSOCA算法实现流程	第54-55页
· 改进的文化粒子群优化算法(IPSOCA)	第55-60页
· 种群空间的进化	第56-57页
· 信念空间的结构	第57页
· 接受函数	第57页
· 信念空间的更新	第57-59页
· 影响函数	第59页
· 算法实现流程	第59-60页
· IPSOCA算法在约束优化问题中的仿真试验及结果分析	第60-65页
· 参数设置	第60页
· 仿真结果与分析	第60-65页
· 本章小结	第65-66页
第5章 IPSOCA算法在组分不确定的石脑油调合优化问题中的应用	第66-75页
· 引言	第66页
· 炼油厂工艺流程简介	第66-68页
· 石脑油调合优化问题的工业背景	第68-71页
· 油品调合生产工艺	第69页
· 石脑油调合优化问题的技术背景	第69-71页
· IPSOCA求解组分不确定的石脑油调合优化问题	第71-72页
· 问题描述与分析	第71页
· 石脑油调合优化模型的建立	第71-72页
· 仿真优化求解与分析	第72-74页
· 本章小结	第74-75页
第6章总结与展望	第75-77页
· 本文工作总结	第75-76页
· 展望	第76-77页
附录: 测试函数	第77-79页
参考文献	第79-85页
致谢	第85-86页
攻读硕士期间发表的学术论文	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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