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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--多目标差分进化算法的改进研究
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多目标差分进化算法的改进研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
    1.3 本文主要工作第18-19页
    1.4 本文结构第19-20页
第2章 多目标差分进化算法第20-32页
    2.1 多目标优化算法第20-26页
        2.1.1 多目标优化算法的基本概念第20-23页
        2.1.2 多目标优化算法的分类第23页
        2.1.3 多目标优化算法的基本框架第23-24页
        2.1.4 多目标优化算法的测试函数第24-25页
        2.1.5 多目标优化算法的性能评价指标第25-26页
    2.2 差分进化算法第26-31页
        2.2.1 差分进化算法的基本概念及步骤第26-29页
        2.2.2 差分进化算法的参数设定第29-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第3章 差分算子的改进策略第32-39页
    3.1 改进思路第32-33页
    3.2 变异交叉算子的改进第33-35页
    3.3 基于分类策略的差分算子第35-36页
        3.3.1 DE/rand-to-best/pbest变异策略第35-36页
        3.3.2 分类策略第36页
    3.4 基于混沌局部搜索的差分算子第36-39页
        3.4.1 混沌的定义及特点第36-37页
        3.4.2 DE/rand-to-best/pbest变异策略第37-38页
        3.4.3 混沌局部搜索策略第38-39页
第4章 C和CL差分算子在DE中运用第39-49页
    4.1 C-DE和CL-DE第39-40页
    4.2 实验仿真及性能分析第40-48页
        4.2.1 实验环境及相关参数的说明第40-42页
        4.2.2 C差分算子性能测试实验第42-44页
        4.2.3 CL差分算子性能测试实验第44-46页
        4.2.4 C-DE和CL-DE算法性能验证实验第46-48页
    4.3 本章小结第48-49页
第5章 C和CL差分算子在MODE中的运用第49-56页
    5.1 MODE中相关算子的修改第49-51页
        5.1.1 占优选择第49页
        5.1.2 约束处理第49-50页
        5.1.3 外部存档第50页
        5.1.4 CL-MODE算法第50-51页
    5.2 实验仿真及性能分析第51-55页
        5.2.1 测试函数的选择和性能评价指标第51-52页
        5.2.2 结果比较分析第52-55页
    5.3 本章小结第55-56页
结论第56-58页
参考文献第58-63页
附录 A 读研期间发表学术论文和参与科研项目第63-64页
致谢第64页

 
 
论文编号BS3968825,这篇论文共64
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