基于蝙蝠算法的启发式智能优化研究与应用



基于蝙蝠算法的启发式智能优化研究与应用

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基于蝙蝠算法的启发式智能优化研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-24页
· 课题研究背景与意义	第12-15页
· 课题研究背景	第12-14页
· 课题研究意义	第14-15页
· 蝙蝠算法	第15-18页
· 蝙蝠算法的生物学原理	第15-16页
· 标准蝙蝠算法	第16-17页
· 蝙蝠算法流程	第17-18页
· 蝙蝠算法的研究现状	第18-20页
· 理论研究现状	第18-19页
· 应用研究现状	第19-20页
· 本文的主要工作	第20-24页
第2章蝙蝠算法的最优参数	第24-40页
· 测试问题的设计与研究	第24-26页
· 测试问题	第24页
· CEC2013评价标准	第24-25页
· 实验设置及评价指标	第25-26页
· 标准BA参数选择与优化	第26-37页
· 正交试验设计法	第26-27页
· 正交试验法选择BA最优参数	第27-37页
· 实验结果的统计分析	第37-38页
· 非参数检验	第37-38页
· Friedman检验和Wilcoxon检验	第38页
· 本章小结	第38-40页
第3章基于自适应飞行的蝙蝠算法	第40-60页
· 蝙蝠算法飞行方式分析	第40-42页
· 基于权重速度的蝙蝠算法	第42-51页
· 权重设计	第42-45页
· 基于速度权重的蝙蝠算法流程	第45页
· 模拟实验	第45-48页
· 权重分析	第48-51页
· 基于频率变化的蝙蝠算法	第51-53页
· 蝙蝠算法频率分析	第51页
· 模拟实验	第51-53页
· 与其他改进蝙蝠算法的比较	第53-59页
· 本章小结	第59-60页
第4章混合蝙蝠算法	第60-74页
· 基于Powell法的蝙蝠算法	第60-63页
· Powell法	第60-61页
· 基于Powell法的蝙蝠算法	第61-62页
· 模拟实验	第62-63页
· 基于遗传算法的蝙蝠算法	第63-66页
· 遗传算法	第63-64页
· 基于遗传算法的蝙蝠算法	第64-65页
· 模拟实验	第65-66页
· 基于模拟退火算法的蝙蝠算法	第66-69页
· 模拟退火算法	第66-67页
· 基于模拟退火算法的蝙蝠算法	第67-68页
· 模拟实验	第68-69页
· 基于分布估计算法的蝙蝠算法	第69-71页
· 分布估计算法	第69页
· 基于分布估计算法的蝙蝠算法	第69-70页
· 模拟实验	第70-71页
· 不同蝙蝠混合算法的比较	第71-72页
· 本章小结	第72-74页
第5章基于知识学习的蝙蝠算法	第74-86页
· 基于决策知识学习的蝙蝠算法	第74-77页
· 基于个体历史知识学习的蝙蝠算法	第74-75页
· 基于群体知识学习的蝙蝠算法	第75-76页
· 算法流程	第76页
· 模拟实验	第76-77页
· 基于K均值区域学习的蝙蝠算法	第77-81页
· K均值聚类法	第78-79页
· 基于K均值区域学习的蝙蝠算法	第79-80页
· 模拟实验	第80-81页
· 基于偏好知识维度学习的蝙蝠算法	第81-84页
· 知识与决策偏好	第81-82页
· 基于偏好知识维度学习的蝙蝠算法	第82-83页
· 模拟实验	第83-84页
· 基于不同学习方式的蝙蝠算法比较	第84-85页
· 本章小结	第85-86页
第6章基于偏好多面体的非支配排序多目标蝙蝠算法	第86-108页
· 多目标优化模型、性质及评价标准	第86-91页
· 多目标优化模型	第86-87页
· 多目标优化模型的性质	第87页
· 多目标优化模型的评价标准	第87-91页
· 多目标蝙蝠算法及其改进	第91-95页
· 多目标蝙蝠优化算法	第91-93页
· 多目标蝙蝠算法的分析	第93-94页
· 基于非支配排序的多目标蝙蝠算法	第94-95页
· 基于区间的快速非支配排序多目标蝙蝠算法	第95-98页
· 目标函数值转换为区间	第95-96页
· 基于区间的非支配排序	第96页
· 基于区间的拥挤距离	第96-98页
· 基于偏好多面体的非支配排序多目标蝙蝠算法	第98-104页
· 区间偏好多面体的基本概念	第98-100页
· 区间偏好多面体模型	第100-102页
· 基于偏好多面体的排序	第102页
· 基于偏好多面体的非支配排序多目标蝙蝠算法	第102-104页
· 实验仿真及结果分析	第104-107页
· 本章小结	第107-108页
第7章蝙蝠算法应用研究	第108-129页
· 蝙蝠算法在RNA二级结构预测中的应用	第108-112页
· RNA二级结构及其预测方法	第108-109页
· 基于蝙蝠算法的RNA二级结构预测优化模型	第109-110页
· 仿真实验	第110-112页
· 蝙蝠算法在无线传感网络覆盖中的应用	第112-116页
· 无线传感网络覆盖	第112页
· 基于蝙蝠算法的无线网络覆盖优化模型	第112-114页
· 仿真实验	第114-116页
· 蝙蝠算法在无线传感器网络定位中的应用	第116-119页
· DV-Hop算法	第116-117页
· 基于蝙蝠算法的DV-hop算法优化模型	第117页
· 仿真结果	第117-119页
· 蝙蝠算法在蛋白质折叠预测中的应用	第119-124页
· 蛋白质AB模型	第119-121页
· 基于蝙蝠算法的蛋白质折叠预测优化模型	第121页
· 实验仿真	第121-124页
· 蝙蝠算法在团簇中的应用	第124-127页
· 团簇及种子技术	第124-126页
· 基于区域知识学习蝙蝠算法的团簇优化模型	第126页
· 仿真实验	第126-127页
· 本章小结	第127-129页
结论	第129-132页
参考文献	第132-144页
攻读博士学位期间所取得的研究成果	第144-146页
致谢	第146页

本篇论文共146页，点击这进入下载页面。

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