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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于人工蜂群和粒子群算法的混合优化算法
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基于人工蜂群和粒子群算法的混合优化算法
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景和意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.3 本文的主要工作第14页
    1.4 本文的组织结构第14-16页
第二章 相关理论基础第16-34页
    2.1 函数优化问题第16-17页
    2.2 基本人工蜂群算法第17-26页
        2.2.1 基本人工蜂群算法的描述第18-23页
        2.2.2 基本人工蜂群算法的参数分析第23-24页
        2.2.3 人工蜂群算法的特点第24-26页
    2.3 粒子群优化算法第26-33页
        2.3.1 粒子群优化算法的描述第26-30页
        2.3.2 粒子群优化的参数分析第30-32页
        2.3.3 粒子群算法的特点第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 基于非线性递减选择策略的人工蜂群算法第34-44页
    3.1 引言第34页
    3.2 人工蜂群算法的个体分类第34-35页
    3.3 算法的改进策略第35-38页
        3.3.1 雇佣蜂的非线性递减选择策略第35-37页
        3.3.2 跟随蜂的全局最优解引导方式第37-38页
        3.3.3 侦察蜂的贴近最优解策略第38页
    3.4 ndssABC算法的主要步骤和流程第38-40页
    3.5 仿真实验分析第40-43页
        3.5.1 算法的收敛精度和稳定性分析第41-42页
        3.5.2 种群多样性的分析第42-43页
    3.6 本章总结第43-44页
第四章 基于不平衡权重和分布更新规则的粒子群算法第44-53页
    4.1 引言第44-45页
    4.2 算法的改进策略第45-47页
        4.2.1 基于分布和不平衡权重的新解产生方式第45-46页
        4.2.2 局部搜索模式第46-47页
    4.3 算法的主要步骤和流程第47-49页
    4.4 仿真实验分析第49-52页
        4.4.1 算法的收敛精度和稳定性评价第50-51页
        4.4.2 算法的收敛过程分析第51-52页
    4.5 本章总结第52-53页
第五章 融合ndssABC生成新解策略的uwd PSO混合优化算法第53-66页
    5.1 引言第53-54页
    5.2 算法的改进策略第54-56页
        5.2.1 雇佣蜂阶段第54-55页
        5.2.2 跟随蜂阶段第55-56页
        5.2.3 侦察蜂阶段第56页
    5.3 算法的主要步骤和流程第56-59页
    5.4 仿真实验分析第59-65页
        5.4.1 算法的收敛精度和稳定性分析第60-62页
        5.4.2 算法的收敛过程分析第62-65页
    5.5 本章总结第65-66页
总结与展望第66-68页
    主要工作总结第66-67页
    工作展望第67-68页
参考文献第68-74页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第74-75页
致谢第75页

 
 
论文编号BS4729412,这篇论文共75
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