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混合克隆竞争与启发学习策略的多角色随机游动粒子群算法研究
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混合克隆竞争与启发学习策略的多角色随机游动粒子群算法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
第一章 绪论第10-21 页
　　· 引言第10-12 页
　　· 优化算法中的群搜索及其搜索策略第12-16 页
　　　　· 群搜索第13-14 页
　　　　· 群搜索策略第14-16 页
　　· 论文的主要工作，研究路线图第16-19 页
　　· 论文的创新点，内容组织第19-21 页
第二章 粒子邻域随机搜索与随机游动粒子群第21-30 页
　　· 粒子群与粒子邻域集合第21-25 页
　　　　· 目标搜索空间与的粒子群第21-23 页
　　　　· 粒子邻域集合及其对搜索目标空间的覆盖第23-25 页
　　· 粒子群的邻域随机搜索操作第25-29 页
　　　　· 随机游动粒子群的邻域随机搜索操作第26-27 页
　　　　· 邻域随机搜索操作的伪代码定义第27-28 页
　　　　· 邻域随机搜索操作的局部性与全局性第28-29 页
　　· 小结第29-30 页
第三章 随机游动粒子群的搜索策略及其混合方法第30-40 页
　　· 随机游动粒子群的竞争选择策略与启发学习策略第30-33 页
　　　　· 随机游动粒子群的克隆选择竞争策略第30-31 页
　　　　· 随机游动粒子群的精英邻域启发学习策略第31-33 页
　　· 基于多角色随机游动粒子群的搜索策略混合实现第33-37 页
　　　　· 保留粒子角色组第34-35 页
　　　　· 面向开采角色组第35-36 页
　　　　· 面向勘探角色组第36-37 页
　　· 多角色随机游动粒子群算法第37-39 页
　　· 小结第39-40 页
第四章 多角色随机游动粒子群算法的性能分析第40-51 页
　　· 多角色随机游动粒子群算法搜索全局性分析第40-41 页
　　· 多角色随机游动粒子群算法的全局收敛性分析第41-46 页
　　· 多角色随机游动粒子群算法的控制参数分析第46-50 页
　　· 小结第50-51 页
第五章 多角色随机游动粒子群算法的性能测试第51-134 页
　　· 测试函数第52-70 页
　　· 随机游动粒子群算法中控制参数与算法性能关系测试第70-127 页
　　　　· 随机游动粒子群的粒子数（m）对算法性能的影响测试第70-89 页
　　　　· 一个粒子在目标空间一个维度上的平均克隆粒子数量（N_p）对算法性能的影响测试第89-108 页
　　　　· 局部邻域因子（lf）对算法性能的影响测试第108-127 页
　　· 多角色随机游动粒子群算法与其它智能算法的性能对比测试第127-132 页
　　· 小结第132-134 页
第六章 总结和展望第134-140 页
　　· 总结与分析第134-138 页
　　· 展望第138-140 页
参考文献第140-145 页
致谢第145-146 页
附录：博士期间研究成果第146 页

本篇论文共146页，点击这进入下载页面。
 
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