图书介绍
动态差分进化算法及其应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 吴亮红，王耀南著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030404527
- 出版时间：2014
- 标注页数：230页
- 文件大小：32MB
- 文件页数：244页
- 主题词：自动控制理论－研究
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图书目录
第1章 概述1
1.1 引言1
1.2 差分进化算法2
1.2.1 差分变异操作3
1.2.2 交叉操作4
1.2.3 选择操作5
1.2.4 DE工作原理与算法流程5
1.3 差分进化算法家族7
1.4 差分进化算法的收敛性分析8
1.5 动态差分进化算法9
1.5.1 动态差分进化算法原理9
1.5.2 DDE的收敛性分析10
1.5.3 DDE与DE的比较分析11
1.6 本章小结15
参考文献15
第2章 改进变异算子差分进化算法18
2.1 最优排序变异差分进化算法18
2.1.1 最优排序变异算子18
2.1.2 数值分析18
2.1.3 IDE在资源受限项目调度问题中的应用21
2.2 自适应二次变异差分进化算法27
2.2.1 差分进化算法的早熟收敛分析27
2.2.2 算法设计28
2.2.3 算法性能分析31
2.2.4 基于ASMDE的PID控制器参数整定33
2.3 求解混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法39
2.3.1 MINP问题描述40
2.3.2 改进的差分进化算法40
2.3.3 算法流程42
2.3.4 实验研究43
2.4 本章小结45
参考文献45
第3章 参数自适应差分进化算法48
3.1 引言48
3.2 基于个体适应度的参数自适应差分进化算法49
3.2.1 参数自适应控制策略49
3.2.2 缩放因子F的自适应策略49
3.2.3 交叉概率CR的自适应策略50
3.2.4 实验研究50
3.2.5 基于SAMDE的机械手轨迹规划53
3.4 自学习参数自适应差分进化算法55
3.4.1 自学习参数自适应策略55
3.4.2 数值分析57
3.4.3 基于PSLMDE的电力系统负荷分配58
3.4.4 PED问题的PSLMDE求解方法59
3.4.5 算例分析61
3.5 本章小结64
参考文献65
第4章 多变异模式差分进化算法66
4.1 引言66
4.2 双群体伪并行差分进化算法66
4.2.1 DSPPDE算法67
4.2.2 基于平均熵的初始化67
4.2.3 实验研究69
4.3 DSPPDE算法在非线性系统参数估计中的应用71
4.3.1 模型参数估计问题描述71
4.3.2 应用实例72
4.4 引入模拟退火策略的自适应组合差分进化算法74
4.4.1 非固定多段映射罚函数法75
4.4.2 自适应组合差分进化算法76
4.4.3 算法流程77
4.4.4 数值分析77
4.5 一种自适应变异差分进化算法81
4.5.1 自适应变异算子81
4.5.2 实验分析82
4.5.3 应用实例82
4.6 本章小结88
参考文献89
第5章 单纯形混合差分进化算法91
5.1 引言91
5.2 混合单纯形差分进化算法91
5.2.1 单纯形算法91
5.2.2 混合单纯形差分进化算法92
5.3 实验结果94
5.3.1 HNMDE参数敏感性分析94
5.3.2 HNMDE与DE的比较96
5.4 基于HNMDE的硬盘驱动伺服系统参数估计98
5.4.1 问题描述98
5.4.2 基于HNMDE的磁头位置驱动控制系统参数估计100
5.5 本章小结103
参考文献103
第6章 基于拥挤熵多样性保持的多目标差分进化算法106
6.1 引言106
6.2 多目标优化的基本概念108
6.3 参数自适应策略109
6.4 精英存档和多样性保持111
6.4.1 外部精英存档111
6.4.2 基于拥挤熵的多样性测量111
6.5 MOSADDE算法113
6.5.1 占优选择算子113
6.5.2 约束处理113
6.5.3 算法实现114
6.5.4 算法计算复杂度114
6.6 实验结果114
6.6.1 测试问题组114
6.6.2 性能指标115
6.6.3 自适应控制参数策略有效性测试117
6.6.4 MOSADDE与其他MOEA的比较118
6.6.5 MOSADDE与其他MODE的比较124
6.7 基于MOSADDE的环境经济负荷分配多目标优化129
6.7.1 问题背景129
6.7.2 问题描述130
6.7.3 基于模糊理论的最优折中解提取131
6.7.4 实验结果及其分析132
6.8 本章小结139
参考文献140
第7章 最近邻距离多样性保持的多目标差分进化算法144
7.1 引言144
7.2 参数自适应策略145
7.3 归一化最近邻域距离145
7.4 MOSADDE-Ⅱ算法147
7.4.1 变异算子中best个体的选择147
7.4.2 算法实现147
7.4.3 算法计算复杂度149
7.5 实验结果149
7.5.1 测试问题组149
7.5.2 控制参数自适应策略有效性测试150
7.5.3 MOSADDE-Ⅱ与MOSADDE及其他MOEA的比较151
7.6 基于MOSADDE-Ⅱ的混合动力汽车优化设计159
7.6.1 引言159
7.6.2 HEV优化设计参数162
7.6.3 PHEV多目标优化模型164
7.6.4 优化结果及其分析166
7.7 本章小结176
参考文献177
第8章 基于差分进化算法的动态多目标优化180
8.1 引言180
8.2 动态多目标优化问题数学描述182
8.3 动态多目标差分进化算法183
8.3.1 动态环境检测183
8.3.2 种群多样性保持183
8.3.3 算法实现185
8.4 动态多目标优化测试问题185
8.5 实验结果及性能分析190
8.5.1 动态性能指标190
8.5.2 环境改变频率对算法性能的影响分析191
8.5.3 参数pl对算法性能的影响分析193
8.5.4 测试结果及比较分析193
8.6 本章小结199
参考文献200
第9章 基于差分进化算法的双层多目标优化201
9.1 引言201
9.2 双层多目标优化问题数学描述202
9.3 双层多目标动态差分进化算法202
9.3.1 进化种群结构203
9.3.2 下层多目标差分进化算法204
9.3.3 上层多目标差分进化算法205
9.3.4 算法计算复杂度分析207
9.4 双层多目标优化测试问题207
9.5 实验结果及其分析214
9.5.1 算法的参数选择和分析214
9.5.2 实验结果215
9.6 本章小结218
参考文献219
附录A 单目标优化Benchmark测试函数220
附录B 多目标优化Benchmark测试函数224
附录C IEEE30-和118-bus测试系统线损B系数229