基于元胞遗传算法的约束优化问题研究

目录

第 1 章 绪论

1.1 本课题的背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于单约束处理技术的约束优化算法

1.2.2 基于混合法的约束优化算法

1.3 本文研究内容

1.4 本文研究组织架构

第 2 章 约束优化问题

2.1 约束优化问题基本理论与定义

2.2 约束处理技术

2.2.1 罚函数法

2.2.2 多目标法

2.2.3 随机排序法

2.2.4 区分可行解与不可行解法

2.2.5 双种群策略

2.2.6 混合法

2.3 元胞遗传算法基本原理

2.4 差分进化算法

2.4.1 变异操作

2.4.2 交叉操作

2.5 本章小结

第 3 章 基于ε比较准则的改进元胞遗传算法

3.1 算法基本理论知识

3.1.1 基于ε约束处理技术进化算法

3.1.2 柯西变异基本理论

3.2 算法改进措施

3.2.1 偏好性指标的提出

3.2.2 改进柯西变异公式

3.3 算法步骤及其流程

3.4 算法实验与结果分析

3.4.1 测试函数

3.4.2 算法实验以及结果

3.5 本章小结

第 4 章 基于双种群存储技术的改进元胞遗传算法

4.1 算法基本理论知识

4.1.1 双种群存储技术

4.1.2 粒子群算法基本原理

4.2 算法改进措施

4.2.1 可行个体与不可行个体的更新

4.2.2 基于粒子群概念变异算子的提出

4.2.3 约束限制处理措施

4.3 算法步骤及其流程

4.4 算法实验与结果分析

4.5 εCGA算法与DPCGA算法对比

4.5.1 εCGA算法与 DPCGA算法原理比较

4.5.2 εCGA算法与 DPCGA算法数据分析

4.6 本章小节

第 5 章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

硕士期间发表的论文和参与的科研项目

致谢

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