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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--面向并行启发式算法组的自动构建技术研究
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面向并行启发式算法组的自动构建技术研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第17-28页
    1.1 研究背景及意义第17-20页
    1.2 国内外研究现状第20-24页
        1.2.1 自动算法配置第20-23页
        1.2.2 自动求解器构建第23-24页
    1.3 本文的研究内容和贡献第24-26页
    1.4 论文结构安排第26-28页
第2章 自动算法配置中的性能评估第28-47页
    2.1 引言第28-29页
    2.2 自动算法配置问题定义第29-31页
    2.3 最佳性能估计器第31-34页
    2.4 性能估计误差上界第34-39页
        2.4.1 有限算法配置空间情况下的上界第35-36页
        2.4.2 无限算法配置空间情况下的上界第36-39页
    2.5 实验研究第39-45页
        2.5.1 实验设置第39-41页
        2.5.2 不同性能估计器间的对比第41页
        2.5.3 对性能估计误差上界的验证第41-45页
    2.6 对当前自动算法配置工具的改进建议第45页
    2.7 本章小结第45-47页
第3章 基于样例分组的ACPP方法第47-65页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 ACPP问题定义第48-50页
    3.3 相关工作第50-53页
        3.3.1 GLOBAL方法第50-51页
        3.3.2 PARHYDRA方法第51-52页
        3.3.3 CLUSTERING方法第52-53页
    3.4 PCIT方法第53-58页
        3.4.1 基本框架第54-55页
        3.4.2 样例转移机制第55-58页
        3.4.3 计算代价第58页
    3.5 实验研究第58-64页
        3.5.1 实验设置第58-61页
        3.5.2 实验结果与分析第61-63页
        3.5.3 与人类专家设计的并行求解器的对比第63-64页
    3.6 本章小结第64-65页
第4章 基于生成对抗框架的ACPP方法第65-83页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 相关工作第66-67页
        4.2.1 问题样例生成第66页
        4.2.2 生成对抗网络第66-67页
    4.3 GAST方法第67-72页
        4.3.1 基本框架第69-71页
        4.3.2 计算代价第71-72页
    4.4 针对TSP和SAT的实例化第72-73页
        4.4.1 GAST-TSP方法第72-73页
        4.4.2 GAST-SAT方法第73页
    4.5 实验研究第73-81页
        4.5.1 实验设置第73-76页
        4.5.2 实验结果与分析第76-78页
        4.5.3 当k>4时与PARHYDRA的对比第78-79页
        4.5.4 与基于增广训练集的PARHYDRA的对比第79-80页
        4.5.5 与人类专家设计的并行求解器的对比第80-81页
    4.6 本章小结第81-83页
第5章 基于协同演化框架的ACPP方法第83-100页
    5.1 引言第83-84页
    5.2 CEPS方法第84-89页
        5.2.1 基本框架第85-87页
        5.2.2 初始化方法GIP第87-88页
        5.2.3 计算代价第88-89页
    5.3 针对TSP和VRPSPDTW的实例化第89-91页
        5.3.1 CEPS-TSP方法第89-90页
        5.3.2 CEPS-VRPSPDTW方法第90-91页
    5.4 实验研究第91-98页
        5.4.1 实验设置第91-94页
        5.4.2 实验结果与分析第94-96页
        5.4.3 在VRPSPDTW基准测试集上的测试结果第96-98页
    5.5 本章小结第98-100页
第6章 总结与展望第100-104页
    6.1 总结第100-102页
    6.2 展望第102-104页
参考文献第104-116页
致谢第116-117页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第117页

 
 
论文编号BS4590805,这篇论文共117
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