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處理LSGO問題的協同進化算法研究

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處理LSGO問題的協同進化算法研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-9頁
第1章 緒論第9-22頁
  1.1 研究背景與意義第9-10頁
  1.2 LSGO問題研究現狀第10-20頁
    1.2.1 協同進化算法第11-14頁
    1.2.2 進化計算第14-16頁
    1.2.3 群體智能第16-17頁
    1.2.4 局部搜索第17-19頁
    1.2.5 種群初始化第19-20頁
  1.3 本文研究的目的及意義第20頁
  1.4 本文研究的主要內容以及文章結構第20-22頁
第2章 協同進化算法的分組策略研究第22-28頁
  2.1 問題可分性第22頁
  2.2 靜態分組第22-23頁
  2.3 動態分組第23-26頁
    2.3.1 隨機動態分組第23-24頁
    2.3.2 動態學習分組第24-26頁
  2.4 關于分組策略的相關試驗第26-27頁
  2.5 本章總結第27-28頁
第3章 基于維度缺失檢測與恢復的協同進化算法第28-42頁
  3.1 綜述第28頁
  3.2 維度缺失第28-30頁
  3.3 基于維度缺失檢測與恢復的協同進化算法第30-34頁
    3.3.1 基于分組的維度缺失檢測算子第30-31頁
    3.3.2 維度恢復算子第31-34頁
    3.3.3 基于維度缺失檢測與恢復的協同進化算法第34頁
  3.4 實驗數據與分析第34-41頁
    3.4.1 有效性分析第34-38頁
    3.4.2 多樣性分析第38-40頁
    3.4.3 比例系數對算法影響分析第40-41頁
    3.4.4 收斂性結果分析第41頁
  3.5 本章總結第41-42頁
第4章 基于重要性與相關性度量的協同進化算法第42-54頁
  4.1 重要性和相關性度量概述第42-43頁
  4.2 靈敏度分析第43-44頁
  4.3 基于重要性與相關性度量的協同進化算法第44-48頁
    4.3.1 基于重要性與相關性度量的分組方法第44-46頁
    4.3.2 基于重要性與相關性度量的協同進化算法第46-48頁
  4.4 實驗數據及分析第48-52頁
    4.4.1 實驗設置第48頁
    4.4.2 分組有效性分析第48-51頁
    4.4.3 算法收斂結果對比第51-52頁
  4.5 本章總結第52-54頁
第5章 總結與工作展望第54-56頁
  5.1 總結第54-55頁
  5.2 工作展望第55-56頁
參考文獻第56-62頁
碩士期間發表的論文和參與的科研項目第62-63頁
致謝第63-64頁

本篇論文共64頁,點擊這進入下載頁面。
 
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