進(jìn)化計(jì)算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多目標(biāo)優(yōu)化問題中的應(yīng)用
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進(jìn)化計(jì)算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多目標(biāo)優(yōu)化問題中的應(yīng)用
論文目錄
目錄第1-5頁
摘要第5-7頁
ABSTRACT第7-9頁
第一章 緒論第9-21頁
·進(jìn)化計(jì)算第9-12頁
·進(jìn)化計(jì)算的概念和基本框架第9-10頁
·進(jìn)化計(jì)算的分類第10-11頁
·進(jìn)化計(jì)算的本質(zhì)優(yōu)點(diǎn)與適用領(lǐng)域第11-12頁
·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第12-15頁
·人工神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型第13-14頁
·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究分類第14-15頁
·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用及研究方向第15頁
·多目標(biāo)優(yōu)化問題的基本概念第15-19頁
·多目標(biāo)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型第16頁
·幾個(gè)重要概念第16-17頁
·解多目標(biāo)優(yōu)化問題的傳統(tǒng)方法第17-19頁
·啟發(fā)和動(dòng)機(jī)第19-20頁
·本文的內(nèi)容及主要工作第20-21頁
第二章 多目標(biāo)進(jìn)化計(jì)算第21-27頁
·多目標(biāo)進(jìn)化計(jì)算的研究現(xiàn)狀第21-22頁
·多目標(biāo)搜索的關(guān)鍵問題第22-27頁
·適應(yīng)度賦值和選擇第23頁
·群體多樣性第23-25頁
·文件策略第25-27頁
第三章 多目標(biāo)進(jìn)化規(guī)劃算法第27-35頁
·進(jìn)化規(guī)劃算法第27-29頁
·“微遺傳算法(Micro-GA)”的基本思想第29頁
·多目標(biāo)“微進(jìn)化規(guī)劃”(Micro-EP)算法第29-31頁
·數(shù)值試驗(yàn)與結(jié)果分析第31-35頁
第四章 基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)優(yōu)化問題求解模型第35-42頁
·Hopfield人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展第35-36頁
·Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)背景第36-37頁
·連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化計(jì)算原理與方法第37-40頁
·連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化計(jì)算原理第37-40頁
·連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化計(jì)算的方法第40頁
·基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)優(yōu)化問題求解模型第40-42頁
第五章 動(dòng)態(tài)聯(lián)盟伙伴選擇的多目標(biāo)優(yōu)化模型第42-50頁
·動(dòng)態(tài)聯(lián)盟的研究現(xiàn)狀第42頁
·動(dòng)態(tài)聯(lián)盟伙伴選擇問題的提出第42-43頁
·動(dòng)態(tài)聯(lián)盟伙伴選擇的多目標(biāo)優(yōu)化模型第43-45頁
·模型的建立第43-44頁
·模型的簡化第44-45頁
·改進(jìn)的進(jìn)化規(guī)劃算法對多目標(biāo)的動(dòng)態(tài)聯(lián)盟問題求解第45-46頁
·基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)的動(dòng)態(tài)聯(lián)盟求解模型第46-50頁
第六章 結(jié)束語第50-52頁
·本文研究總結(jié)第50頁
·進(jìn)一步的工作第50-52頁
參考文獻(xiàn)第52-56頁
攻讀碩士學(xué)位期間參與的項(xiàng)目和發(fā)表的論文第56-57頁
致謝第57頁
論文編號BS962881,這篇論文共57頁
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本文編號:211274
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