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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--求解两类优化问题的混合进化算法及其应用
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求解两类优化问题的混合进化算法及其应用
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
第一章 绪论第13-34页
   ·前言第13-15页
   ·无约束优化方法的发展及研究现状第15-28页
     ·基于梯度(或导数)的方法第15-19页
     ·直接搜索法第19-21页
     ·进化算法第21-25页
     ·无约束优化方法研究现状第25-28页
   ·约束优化方法的发展及研究现状第28-33页
     ·传统的优化方法第28-31页
     ·计算智能中的进化算法第31页
     ·约束优化方法研究现状第31-33页
   ·本文的研究内容和结构安排第33-34页
第二章 求解无约束优化问题的混合进化算法第34-58页
   ·问题的描述及求解方法第34-35页
   ·自适应梯度指导交叉的混合遗传算法第35-48页
     ·自适应梯度指导交叉思想第36-38页
     ·算法描述第38-41页
       ·混沌序列产生初始种群第38-39页
       ·梯度指导交叉第39页
       ·自适应变异算子第39-40页
       ·选择操作第40页
       ·算法步骤第40页
       ·时间复杂度分析第40-41页
     ·算法收敛性分析第41-42页
     ·数值实验及分析第42-48页
       ·测试函数和参数设置第42-43页
       ·实验结果及分析第43-46页
       ·目标个体数目对算法的影响第46-47页
       ·参数k_1对算法的影响第47-48页
   ·动态分级的混合粒子群优化法第48-57页
     ·标准粒子群优化算法第49-50页
     ·混合粒子群优化算法第50-52页
       ·算法原理第50-51页
       ·混合算法步骤和流程第51-52页
       ·算法的时间复杂度分析第52页
     ·分级算法的具体实现第52-53页
       ·混沌粒子群优化算法实现全局搜索第52-53页
       ·单纯形粒子群优化算法实现局部搜索第53页
     ·数值仿真与分析第53-57页
       ·测试函数和参数设置第53页
       ·实验结果及分析第53-57页
   ·本章小结第57-58页
第三章 求解约束优化问题的混合进化算法第58-101页
   ·约束优化问题的描述第58-60页
   ·基于进化算法的约束处理技术第60-66页
     ·惩罚函数法第60-61页
     ·区分可行解与不可行解法第61-62页
     ·多目标法第62-65页
     ·其他方法第65-66页
   ·聚类佳点集交叉的约束优化混合遗传算法第66-86页
     ·佳点集相关理论第67-68页
     ·算法描述第68-78页
       ·种群初始化第68-70页
       ·聚类佳点集多父代交叉第70-73页
       ·非均匀变异第73-74页
       ·聚类局部搜索第74-75页
       ·约束处理技术第75-78页
       ·算法步骤第78页
       ·算法的时间复杂度第78页
     ·数值实验与分析第78-86页
       ·约束优化测试函数及参数设置第78-79页
       ·算法的整体性能分析第79-81页
       ·与其他算法的比较第81-83页
       ·参数m对算法性能的影响第83-84页
       ·参数f_p对算法性能的影响第84-86页
   ·协同增广LAGRANGE乘子的混合粒子群优化算法第86-100页
     ·增广Lagrange乘子法第86-87页
     ·算法描述第87-92页
       ·算法的外层迭代第87-88页
       ·算法的内层迭代第88-90页
       ·算法步骤第90-92页
     ·算法收敛性分析第92-94页
     ·数值实验与分析第94-96页
       ·约束优化测试函数及参数设置第94页
       ·算法的整体性能分析第94-95页
       ·与其他算法的比较第95-96页
     ·工程约束优化应用第96-100页
       ·压力容器优化设计问题第97-98页
       ·焊接梁优化设计问题第98-99页
       ·拉压弹簧优化设计问题第99-100页
   ·本章小结第100-101页
第四章 非线性模型参数优化的混合进化算法第101-119页
   ·概述第101-102页
   ·RBF神经网络模型参数优化方法第102-103页
   ·RBF神经网络结构第103-104页
   ·基于混合遗传算法的RBF神经网络第104-109页
     ·混合编码及改进适应度第105-106页
     ·最速下降法第106-107页
     ·交叉和变异第107-108页
     ·最优停止训练规则第108-109页
     ·算法步骤第109页
   ·HGA-RBF神经网络模型的应用第109-118页
     ·预测Lorenz吸引子时间序列第109-112页
     ·预测Mackey-Glass时间序列第112-115页
     ·预测Wolf太阳黑子时间序列第115-116页
     ·预测加拿大山猫时间序列第116-118页
   ·本章小结第118-119页
第五章 石油生产过程设定点优化的混合进化算法第119-149页
   ·概述第119页
   ·石油生产过程数学模型第119-122页
   ·石油生产过程设定点优化问题第122-124页
   ·动态选择与替换策略的多目标约束优化进化算法第124-138页
     ·约束处理方法第124-125页
     ·非劣个体动态选择与替换策略第125-126页
     ·交叉和变异操作第126-127页
     ·算法步骤第127-128页
     ·算法时间复杂度分析第128页
     ·数值实验与分析第128-130页
     ·实例仿真第130-138页
   ·基于混合交叉机制的约束优化遗传算法第138-148页
     ·适应度函数第139-140页
     ·交叉操作第140-141页
     ·变异操作第141页
     ·选择操作第141-142页
     ·最好不可行解保护和替换机制第142页
     ·算法步骤第142-143页
     ·算法时间复杂度分析第143页
     ·数值实验与分析第143-145页
     ·实例仿真第145-148页
   ·本章小结第148-149页
第六章 结论与展望第149-151页
   ·结论第149-150页
   ·展望第150-151页
参考文献第151-166页
附录第166-175页
致谢第175-176页
攻读学位期间主要的研究成果第176-177页

 
 
论文编号BS47619,这篇论文共177
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