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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--差分进化算法改进研究
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差分进化算法改进研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·研究背景第9页
   ·优化技术第9-14页
     ·传统的迭代式优化技术第9-10页
     ·启发式优化技术第10-12页
     ·进化算法第12页
     ·差分进化算法第12-14页
   ·本文研究的内容及章节安排第14-17页
     ·本文的主要工作与创新点第14-16页
     ·本文的章节安排第16-17页
第二章 差分进化算法研究综述第17-27页
   ·引言第17页
   ·差分进化控制参数影响分析第17-18页
   ·差分进化改进策略第18-25页
     ·与其他算法相结合的混合算法第18-20页
     ·搜索空间的改进第20-21页
     ·变异、交叉、选择策略的改进第21-23页
     ·控制参数自适应差分进化第23-25页
     ·进化中间结果的随机扰动第25页
   ·讨论第25-27页
第三章 辅助种群差分进化算法及其应用研究第27-58页
   ·引言第27页
   ·辅助种群差分进化算法DESec第27-45页
     ·DESec算法策略第28-30页
     ·DESec算法描述第30页
     ·实验及结果分析第30-45页
   ·DESec在聚类分析中的应用第45-56页
     ·引言第45页
     ·K均值聚类分析算法和进化聚类分析算法第45-47页
     ·聚类分析中常用距离测量函数第47-48页
     ·聚类分析有效性校验第48-51页
     ·基于辅助种群差分进化的聚类分析第51-52页
     ·实验结果与分析第52-56页
   ·本章小结第56-58页
第四章 参数自适应差分进化算法及其应用研究第58-74页
   ·引言第58-60页
     ·FADE第58-59页
     ·jDE算法第59-60页
     ·AdaptDE算法第60页
   ·基于适应度调整的自适应差分进化算法(SelfDE-F)第60-66页
     ·参数生成策略第60-62页
     ·实验结果与分析第62-66页
   ·SelfDE-F与BP神经网络结合优化PID控制器参数第66-73页
     ·引言第66页
     ·基于SelfDE-F的BP神经网络训练第66-69页
     ·实验结果与分析第69-73页
   ·本章小结第73-74页
第五章 二进制差分进化算法及其在贝叶斯网络学习中的应用第74-93页
   ·引言第74-75页
   ·基于进化MCMC学习贝叶斯网络第75-84页
     ·基于EM算法的贝叶斯网络参数学习第75-76页
     ·贝叶斯网络进化MCMC学习第76-81页
     ·实验结果及分析第81-84页
   ·二进制参数自适应差分进化算法学习贝叶斯网络第84-91页
     ·贝叶斯网络学习中二进制差分进化的实现第84-85页
     ·二进制差分进化贝叶斯网络学习算法(BINDEBN)第85-86页
     ·实验结果与分析第86-91页
   ·本章小结第91-93页
第六章 差分进化MCMC混合算法及其在高斯混合模型中的应用第93-107页
   ·引言第93-94页
   ·混合模型的贝叶斯推理第94-100页
     ·图模型第94-95页
     ·利用Gibbs取样器进行混合模型贝叶斯推理第95-96页
     ·高斯混合模型吉布斯取样算法第96页
     ·使用差分进化算法和MCMC进行优化第96-97页
     ·用于高斯混合模型推理的差分进化MCMC算法第97页
     ·实验结果第97-100页
   ·差分进化MCMC混合算法学习应用第100-106页
     ·问题定义和方法第100-102页
     ·差分进化MCMC第102-103页
     ·实验结果第103-106页
   ·本章小结第106-107页
第七章 结论与展望第107-110页
   ·本文总结第107-108页
   ·下一步工作展望第108-110页
参考文献第110-122页
发表论文与参加科研情况第122-123页
附录第123-127页
致谢第127页

 
 
论文编号BS300,这篇论文共127
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