一類智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究

一類智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖目錄分析讀書筆記內(nèi)容摘要作者介紹精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖研究改進(jìn)算法粒子算法問(wèn)題微分方程方法算法小結(jié)研究粒子思路尺度問(wèn)題引言原理流程技術(shù)本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要智能優(yōu)化算法以其解決實(shí)際問(wèn)題的有效性而快速發(fā)展起來(lái)，憑借著算法簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、易與其他學(xué)科相結(jié)合等優(yōu)點(diǎn)，智能優(yōu)化算法被越來(lái)越多的專家與學(xué)者所認(rèn)可并應(yīng)用。首先，本書闡述了優(yōu)化理論的相關(guān)內(nèi)容，然后對(duì)智能優(yōu)化算法進(jìn)行綜述，并重點(diǎn)介紹了粒子群優(yōu)化算法與和聲搜索算法。其次，將局部尋優(yōu)能力較好的變尺度法與粒子群算法結(jié)合，提出了基于變尺度的粒子群優(yōu)化算法，同時(shí)將其應(yīng)用于非線性方程組的求解。然后，將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于偏微分方程的求解中，將傳統(tǒng)的有限差分法進(jìn)行改進(jìn)，并與改進(jìn)后的粒子群算法進(jìn)行結(jié)合求解偏微分方程，通過(guò)數(shù)值算例對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。再次，將和聲搜索算法與局部搜索能力較好的變尺度法相結(jié)合，提出了基于變尺度的和聲搜索算法。通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)后的算法尋優(yōu)能力較強(qiáng)，魯棒性較好，而且方法容易實(shí)現(xiàn)。最后，探討了將微分方程轉(zhuǎn)化為變分問(wèn)題的方法，將求解微分方程的權(quán)余量方法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行結(jié)合，提出了一種新的求解優(yōu)化問(wèn)題的方法。同時(shí)，在結(jié)合傳統(tǒng)的最小二乘近似解法與粒子群算法的基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合粒子群算法和最小二乘法求解變分優(yōu)化問(wèn)題的新方法。給出改進(jìn)思路、計(jì)算流程后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的兩種變分優(yōu)化算法有較強(qiáng)的適用性。目錄分析1.1研究背景與意義1.3研究框架和結(jié)構(gòu)安排1.2研究思路與技術(shù)路線第1章緒論1.5本書內(nèi)容研究資助1.4研究的難點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)第1章緒論2.1引言2.3智能優(yōu)化方法2.2優(yōu)化理論簡(jiǎn)介第2章相關(guān)研究綜述2.5本章小結(jié)2.4變分優(yōu)化第2章相關(guān)研究綜述3.1引言3.3改進(jìn)思路3.2變尺度法第3章基于變尺度的粒子群優(yōu)化算法3.4改進(jìn)算法的原理3.5算法流程3.6算法仿真及比較3.7DPSO算法在求解非線性方程組中的應(yīng)用3.8本章小結(jié)12345第3章基于變尺度的粒子群優(yōu)化算法4.1引言4.3有限差分法4.2偏微分方程概述第4章基于有限差分法的改進(jìn)粒子群算法4.5本章小結(jié)4.4改進(jìn)的粒子群算法在求解偏微分方程中的應(yīng)用第4章基于有限差分法的改進(jìn)粒子群算法5.1引言5.2改進(jìn)算法的原理5.3算法具體流程5.4數(shù)值實(shí)驗(yàn)5.5小結(jié)12345第5章基于變尺度的和聲搜索算法6.1引言6.2結(jié)合權(quán)余量和粒子群算法求解變分優(yōu)化問(wèn)題6.3結(jié)合最小二乘法和粒子群優(yōu)化算法求解變分優(yōu)化問(wèn)題6.4本章小結(jié)第6章粒子群算法與變分優(yōu)化問(wèn)題的融合作者介紹同名作者介紹這是《一類智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究》的讀書筆記模板，暫無(wú)該書作者的介紹。讀書筆記讀書筆記這是《一類智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究》的讀書筆記模板，可以替換