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混合蛙跳算法的改进与应用研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第4-5页 | Abstract | 第5-6页 | 第一章 绪论 | 第10-17页 | 1.1 选题的背景及研究意义 | 第10-11页 | 1.2 研究现状分析 | 第11-15页 | 1.2.1 SFLA的理论研究概况 | 第11-13页 | 1.2.2 SFLA的应用研究概况 | 第13-15页 | 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 | 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 | 第二章 相关理论概述 | 第17-30页 | 2.1 最优化问题 | 第17-19页 | 2.1.1 最优化问题的定义 | 第17页 | 2.1.2 最优化问题的数学模型 | 第17-18页 | 2.1.3 最优化问题的分类 | 第18页 | 2.1.4 最优化问题的步骤 | 第18-19页 | 2.2 群体智能算法 | 第19-25页 | 2.2.1 群体智能算法的相关概念 | 第19-21页 | 2.2.2 群体智能算法的计算机制 | 第21-23页 | 2.2.3 常见群体智能算法的简介 | 第23-25页 | 2.3 混合蛙跳算法 | 第25-29页 | 2.3.1 混合蛙跳算法的基本概念和原理 | 第25-26页 | 2.3.2 混合蛙跳算法的流程 | 第26-28页 | 2.3.3 混合蛙跳算法的优缺点 | 第28-29页 | 2.4 本章小结 | 第29-30页 | 第三章 混合蛙跳算法的改进 | 第30-36页 | 3.1 对种群初始化的改进 | 第30-31页 | 3.2 青蛙个体变异方式的改进 | 第31-32页 | 3.2.1 使用粒子群优化思想改进SFLA | 第31-32页 | 3.2.2 使用差分进化思想改进SFLA | 第32页 | 3.3 种群分组方法的改进 | 第32-33页 | 3.4 改进的混合蛙跳算法性能测试 | 第33-35页 | 3.4.1 实验环境和测试函数 | 第33页 | 3.4.2 实验结果和分析 | 第33-35页 | 3.5 本章小结 | 第35-36页 | 第四章 改进的混合蛙跳在传统算法优化中的应用 | 第36-49页 | 4.1 改进混合蛙跳在K均值聚类算法优化中的应用 | 第36-42页 | 4.1.1 预备知识介绍 | 第36-38页 | 4.1.2 问题引出 | 第38-39页 | 4.1.3 基于改进混合蛙跳的K均值聚类算法 | 第39-40页 | 4.1.4 基于改进混合蛙跳的K均值聚类算法性能测试 | 第40-42页 | 4.2 改进混合蛙跳在协同过滤算法优化中的应用 | 第42-48页 | 4.2.1 预备知识介绍 | 第42-43页 | 4.2.2 问题引出 | 第43-44页 | 4.2.3 基于混合蛙跳联合聚类的协同过滤算法 | 第44-47页 | 4.2.4 基于混合蛙跳联合聚类的协同过滤算法性能测试 | 第47-48页 | 4.3 本章小结 | 第48-49页 | 第五章 改进混合蛙跳算法在移动机器人路径规划中的应用 | 第49-55页 | 5.1 预备知识介绍 | 第49-50页 | 5.1.1 路径规划的定义 | 第49页 | 5.1.2 路径规划的步骤 | 第49-50页 | 5.1.3 路径规划的方法 | 第50页 | 5.2 问题的引出 | 第50-51页 | 5.3 基于改进混合蛙跳算法的移动机器人路径规划 | 第51-52页 | 5.4 基于改进混合蛙跳算法的移动机器人路径规划性能测试 | 第52-54页 | 5.5 本章小结 | 第54-55页 | 第六章 总结与展望 | 第55-57页 | 6.1 本文总结 | 第55-56页 | 6.2 未来展望 | 第56-57页 | 参考文献 | 第57-60页 | 致谢 | 第60-61页 | 攻读学位期间的研究成果 | 第61-62页 |
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