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蛙跳算法的改进研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 蛙跳算法的研究背景及意义第12页
    1.3 蛙跳算法的研究现状第12-14页
        1.3.1 蛙跳算法的理论研究第13页
        1.3.2 蛙跳算法的应用研究第13-14页
        1.3.3 蛙跳算法与其他算法的结合第14页
    1.4 本文研究的内容及创新点第14-15页
    1.5 本文的结构安排第15-16页
第二章 蛙跳算法及相关理论第16-27页
    2.1 优化问题的基本概述第16-17页
        2.1.1 优化问题第16页
        2.1.2 优化问题的模型第16-17页
    2.2 群智能优化算法概述第17-20页
    2.3 经典蛙跳算法第20-27页
        2.3.1 蛙跳算法的理论基础第20-21页
        2.3.2 蛙跳算法的基本原理第21-22页
        2.3.3 蛙跳算法的基本步骤第22-26页
        2.3.4 蛙跳算法的参数第26-27页
第三章 基于ε-差分进化策略的蛙跳算法第27-41页
    3.1 差分进化算法第27-30页
        3.1.1 差分进化算法的基本思想第27-28页
        3.1.2 差分进化算法的基本流程第28-29页
        3.1.3 差分进化算法的参数第29页
        3.1.4 差分进化算法的优缺点第29-30页
    3.2 约束处理算法第30-32页
        3.2.1 惩罚函数法第30-31页
        3.2.2 约束处理技术第31-32页
    3.3 带约束处理的蛙跳算法第32-40页
        3.3.1 ε-DE-SFLA算法的设计目标第32-33页
        3.3.2 SFLA分子种群改进第33页
        3.3.3 改进后的蛙跳算法框架第33-36页
        3.3.4 算法测试分析第36-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第四章 基于万有引力更新策略的蛙跳算法第41-52页
    4.1 万有引力搜索算法第41-44页
        4.1.1 万有引力搜索算法基本思路第41-42页
        4.1.2 万有引力搜索算法的过程第42-44页
    4.2 基于万有引力更新策略的SFLA第44-47页
        4.2.1 万有引力第44-45页
        4.2.2 GSFLA的更新策略第45-46页
        4.2.3 GSFLA算法的基本步骤第46-47页
    4.3 数值实验结果及分析第47-51页
        4.3.1 测试函数与条件第47-48页
        4.3.2 实验结果分析第48-51页
    4.4 本章小结第51-52页
结论第52-54页
参考文献第54-58页
攻读硕士学位期间发表论文第58-60页
致谢第60页

 
 
论文编号BS3843167,这篇论文共60
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