第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 差分进化算法的相关改进
1.2.2 多模态优化问题的小生境技术
1.2.3神经网络集成
1.3 研究目的及意义
1.4 研究思路及创新点
1.4.1 论文研究思路
1.4.2 主要创新点
1.5 论文结构安排
第二章 差分进化算法综述
2.1 进化算法
2.2 差分进化算法
2.2.1 标准差分进化算法
2.2.2 差分进化算法控制参数影响分析
2.3 差分进化算法的应用
2.4 本章小结
第三章 基于模糊建模的多重变异策略差分进化算法
3.1 引言
3.2 算法介绍
3.2.1 进化过程模糊建模
3.2.2 参数调整策略
3.2.3 多重变异策略
3.2.4 辅助运动策略
3.3实验结果与仿真分析
3.3.1 测试函数和实验设置
3.3.2 实验结果与分析
3.4 本章小结
第四章 基于小生境技术的自适应种群规模差分进化算法
4.1 引言
4.2 算法介绍
4.2.1 算法整体流程
4.2.2 启发式聚类方法
4.2.3 基础算法
4.2.4 种群规模自适应调整策略
4.2.5 辅助运动策略
4.3 实验结果与仿真分析
4.3.1 实验设置与评价标准
4.3.2 实验结果与分析
4.4 本章小结
第五章 基于改进差分进化算法的神经网络集成优化
5.1 引言
5.2 改进差分进化算法优化神经网络集成
5.3 实验结果与仿真分析
5.3.1测试数据集与实验设置
5.3.2 实验结果与分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 论文工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间已发表的学术论文
攻读硕士期间参加的科研项目
