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第一章绪论
1.1研究背景
1.2进化计算的发展历程
1.2.1遗传算法的产生与发展
1.2.2进化策略的产生与发展
1.2.3进化规划的产生与发展
1.2.4各分支共同特点
1.2.5进化计算的诞生
1.3进化计算的分类及特点
1.3.1进化计算的分类
1.3.2与普通搜索算法的比较
1.3.3进化计算的特点
1.4进化算法理论基础
1.4.1进化计算的生物学基础
1.4.2进化算法的一般步骤
1.4.3进化计算的理论研究
1.5进化计算的应用与研究现状
1.6本文的研究内容及结构
第二章进化规划基础知识
2.1进化规划理论研究
2.1.1有限状态机
2.1.2进化规划算法的构成
2.1.3进化规划算法的流程
2.1.4进化规划的收敛性分析
2.2进化规划与进化策略
2.2.1进化策略
2.2.2进化规划与进化策略的关系
2.3进化规划的特点
2.4进化规划的发展与应用
第三章一种新的混合策略算法
3.1最优化问题
3.2进化规划算法的产生与发展
3.3几种进化规划算法介绍
3.3.1 CEP算法
3.3.2 FEP算法
3.3.3 SPMEP算法
3.3.4 MSEP算法
3.3.5算法分析
3.4一种新的混合策略算法
3.4.1 SPCEP算法
3.4.2算法验证过程及结果
3.4.3小结
第四章Bagging进化规划算法
4.1问题分析
4.2 Bagging变异方法
4.2.1 Bagging变异方法
4.2.2 tanh函数
4.3 Bagging进化规划算法
4.3.1 sigmoid函数
4.3.2 Bagging算法
4.4 Bagging算法的实现及分析
4.4.1 Bagging算法的实现
4.4.2结果分析
4.5改进的Bagging算法
4.6小结
第五章总结与展望
5.1总结
5.2展望
附录
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目
山东师范大学;