面向多样性增强的测试问题构造及进化算法研究

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 本文主要工作

1.3 本文组织结构

第二章 相关工作

2.1 测试问题

2.1.1 真实世界问题

2.1.2 人工设计问题

2.1.3 随机生成问题

2.2 优化算法

2.2.1 经典优化算法

2.2.2 进化优化算法

2.2.3 粒子群优化算法

第三章 神经多样化测试问题

3.1 引言

3.2 混沌问题生成器原理

3.2.1 算法流程

3.2.2 算法机制

3.3 仿真实验

3.3.1 数值比较结果

3.3.2 参数分析

3.3.3 CLG问题属性

3.4 本章小结

第四章 针对病态问题的速度增强粒子群优化

4.1 引言

4.2 速度增强机制

4.2.1 PSO和VR的比较

4.2.2 VRPSO算法

4.2.3 VRS的进一步改进

4.3 仿真实验

4.3.1 测试函数和比较的算法

4.3.2 结果和讨论

4.4 本章小结

第五章 针对多峰问题的多层粒子群优化-鲍威尔算法

5.1 引言

5.2 多层粒子群优化-鲍威尔算法

5.3 仿真实验

5.3.1 测试函数和比较的算法

5.3.2 收敛性分析

5.4 本章小结

第六章 结论与展望

参考文献

致 谢

附 录