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粒子群算法的改进方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-11页 | | 第1章 绪论 | 第11-16页 | | ·课题研究的背景与意义 | 第11-12页 | | ·国内外研究现状 | 第12-14页 | | ·粒子群算法在国际上的发展 | 第12-13页 | | ·粒子群算法在国内的发展 | 第13-14页 | | ·本文的研究内容 | 第14-15页 | | ·本文的组织结构 | 第15-16页 | | 第2章 标准粒子群算法研究综述 | 第16-22页 | | ·标准粒子群算法介绍 | 第16-17页 | | ·粒子群算法的起源 | 第16-17页 | | ·粒子群算法的原理 | 第17-22页 | | ·原始的粒子群优化算法 | 第17-18页 | | ·标准的粒子群优化算法 | 第18-19页 | | ·标准粒子群算法的参数分析 | 第19-20页 | | ·标准粒子群算法的流程及流程图 | 第20-22页 | | 第3章 核心主子群粒子群优化算法的研究 | 第22-32页 | | ·粒子群算法的缺陷综述 | 第22页 | | ·粒子群算法容易陷入局部最优解 | 第22页 | | ·核心主子群粒子群算法的研究 | 第22-25页 | | ·基于岛屿模型的核心主子群粒子群算法 | 第22-24页 | | ·双层局部模式在核心主子群粒子群算法中的应用 | 第24-25页 | | ·算法的实现及实验 | 第25-32页 | | ·实验测试函数介绍 | 第25-26页 | | ·基于线性惯性权值ω的实现 | 第26页 | | ·多线程的编程实现 | 第26-29页 | | ·与标准粒子群算法实验结果比较 | 第29-30页 | | ·与标准粒子群算法的适应度对比图 | 第30-31页 | | ·与其他改进算法实验结果比较 | 第31页 | | ·实验结果总结 | 第31-32页 | | 第4章 多学习因子与核心主子群粒子群算法相结合的改进算法 | 第32-43页 | | ·多学习因子与核心主子群粒子群算法相结合的算法原理 | 第32-33页 | | ·算法的收敛性分析 | 第33-36页 | | ·算法的实现与实验 | 第36-43页 | | ·算法的流程 | 第36-37页 | | ·测试函数在不同影响因子下的结果 | 第37-40页 | | ·与标准粒子群算法的比较结果 | 第40-41页 | | ·与标准粒子群算法的适应度对比图 | 第41-42页 | | ·与其他算法的结果比较 | 第42页 | | ·实验结论 | 第42-43页 | | 第5章 粒子群优化算法在解方程组中的应用 | 第43-50页 | | ·非线性方程组的求解方法 | 第43-44页 | | ·非线性方程组的问题转化 | 第44-45页 | | ·非线性方程组的求解步骤 | 第45页 | | ·非线性方程组的求解实现 | 第45-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 总结与展望 | 第50-52页 | | 总结 | 第50页 | | 展望 | 第50-52页 | | 致谢 | 第52-53页 | | 参考文献 | 第53-57页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57-58页 |
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论文编号BS347363，这篇论文共58页
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