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摘要
第1章 绪论
1.1 鲁棒优化的应用前景
1.2 鲁棒优化问题模型
1.2.1 一般最优化问题
1.2.2 鲁棒优化问题
1.2.3 解的鲁棒性
1.3 进化算法介绍
1.4 基于进化算法的鲁棒优化问题研究现状
1.5 本文主要内容和组织结构
第2章 鲁棒最优解的实验研究
2.1 鲁棒最优解
2.1.1 基于均值的鲁棒性评价
2.1.2 最坏情况下的鲁棒性评价
2.2 干扰邻域大小的影响
2.3 抽样的频率与方式
2.3.1 抽样频率
2.3.2 抽样方式
2.4 基于遗传算法的求解实例
2.4.1 遗传算法简介
2.4.2 算法设计
2.4.3 测试函数
2.4.4 实验结果和分析
2.5 本章小结
第3章 一种基于自助法重抽样技术的改进算法
3.1 引言
3.2 蒙特卡洛方法
3.3 自助法重采样技术
3.3.1 自助法的发展
3.3.2 自助法的基本原理
3.3.3 采用自助法的意义
3.4 算法设计
3.5 实验与结果分析
3.5.1 测试函数集
3.5.2 实验参数设置
3.5.3 结果分析
3.5.4 对自助样本数B的实验研究
3.6 本章小结
第4章 一种基于协同演化算法的求解算法
4.1 引言
4.2 协同演化算法简介
4.3 问题描述与分析
4.4 算法设计
4.4.1 交替式协同演化算法
4.4.2 并行式协同演化算法
4.4.3 随机群体采样演化算法
4.5 实验与结果分析
4.5.1 测试函数集
4.5.2 实验参数设置
4.5.3 结果分析
4.6 本章小结
第5章 基于进化算法的模拟电路鲁棒优化
5.1 引言
5.2 模拟电路鲁棒优化简介
5.2.1 模拟电路自动化设计的重要性
5.2.2 模拟电路自动化设计的特点和现状
5.2.3 鲁棒优化在模拟电路设计自动化中的重要性
5.3 算法设计
5.4 实验与结果分析
5.4.1 测试电路
5.4.2 实验环境与参数设置
5.4.3 结果分析
5.5 本章小结
第6章 总结和展望
6.1 总结
6.2 未来研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目