高维粒子群优化算法

高维粒子群优化算法

论文摘要

粒子群算法是群智能算法中比较成熟的一类算法,近年来已经得到了广泛关注和发展。本文分析了近几年来粒子群发展的几种类型的算法,并对高维粒子群算法做了一些研究,主要工作如下:第一对近年来出现的粒子群算法,进行了分析,并对每种算法在应用中的优势和不足,提出了自己的看法;第二对粒子群算法和遗传算法进行分析,提出把遗传算法中的操作引入求解高维粒子群算法,建立了维数分解的高维金字塔型算法;第三对高维粒子群算法进行数据试验,并对数据进行分析,结果表明是比较成功的算法。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT(英文摘要)
  • 目录
  • 第一章 绪论
  • §1.1 选题背景
  • §1.2 最优化模型及概念
  • §1.3 群智能优化算法概况
  • §1.4 论文研究内容
  • 第二章 粒子群优化算法
  • §2.1 前言
  • §2.2 粒子群优化算法
  • 2.2.1 引言
  • 2.2.2 大自然的群居现象
  • 2.2.3 基本粒子群算法的产生
  • 2.2.4 基本粒子群算法的模型
  • 2.2.5 基本PSO算法的数学描述
  • 2.2.6 基本PSO算法流程
  • 2.2.7 基本PSO算法的发展
  • §2.3 小结
  • 第三章 高维粒子群算法
  • §3.1 引言
  • §3.2 基本粒子群算法
  • §3.3 协同粒子群算法
  • §3.4 高维金字塔型协同粒子群优化算法
  • 3.4.1 CPSO算法的局限性和遗传算法的结合
  • 3.4.2 PCPSO-M的提出
  • 3.4.3 PCPSO-M算法及实现
  • 第四章 结束语
  • §4.1 全文总结
  • §4.2 问题与展望
  • 参考文献
  • 研究生期间发表的文章
  • 致谢
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