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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--混合蛙跳算法的改进与应用研究
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混合蛙跳算法的改进与应用研究
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS3354019,这篇论文共62
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