| 第1章 绪论 | 第1-31页 |
| 1．1 优化设计概述及目前的问题 | 第11-13页 |
| 1．2 优化理论及优化算法 | 第13-20页 |
| 1．2．1 约束非线性优化方法 | 第13-17页 |
| 1．2．2 混合离散变量的优化设计方法 | 第17-18页 |
| 1．2．3 多目标优化设计 | 第18-19页 |
| 1．2．4 优化设计的灵敏度分析 | 第19页 |
| 1．2．5 模糊优化设计 | 第19-20页 |
| 1．2．6 随机规划 | 第20页 |
| 1．3 优化设计软件 | 第20-21页 |
| 1．4 网上优化资源 | 第21-22页 |
| 1．5 人工智能技术在优化设计中的应用 | 第22-26页 |
| 1．5．1 初始设计方案的智能生成 | 第22-24页 |
| 1．5．2 智能建模技术 | 第24-25页 |
| 1．5．3 优化算法的智能选择 | 第25页 |
| 1．5．4 优化过程的智能监控 | 第25页 |
| 1．5．5 基于知识库的直接优化方法 | 第25-26页 |
| 1．6 可视化技术在优化设计中的应用 | 第26-28页 |
| 1．6．1 科学计算可视化回顾 | 第26-27页 |
| 1．6．2 优化设计中的可视化技术 | 第27-28页 |
| 1．7 本文的工作和主要研究内容 | 第28-30页 |
| 1．8 本章小结 | 第30-31页 |
| 第2章 一种对收敛区间进行区间估计的遗传算法 | 第31-46页 |
| 2．1 自然进化与遗传算法 | 第31-32页 |
| 2．2 GA理论与方法 | 第32-34页 |
| 2．2．1 模式定理 | 第32-33页 |
| 2．2．2 编码策略 | 第33页 |
| 2．2．3 遗传操作 | 第33-34页 |
| 2．2．4 适应度评价 | 第34页 |
| 2．3 遗传算法求解优化问题 | 第34-36页 |
| 2．4 遗传算法的伪码描述 | 第36页 |
| 2．5 遗传算法的特点 | 第36-37页 |
| 2．6 问题的提出 | 第37页 |
| 2．7 本文提出的遗传算法中对收敛区间进行区间估计的原理 | 第37-41页 |
| 2．8 基于区间估计的遗传算法的特点 | 第41页 |
| 2．9 算例 | 第41-45页 |
| 2．10 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 遗传算法中加速算子的研究 | 第46-55页 |
| 3．1 问题的提出 | 第46页 |
| 3．2 单亲繁殖 | 第46-51页 |
| 3．2．1 梯度算子 | 第47-48页 |
| 3．2．2 正交搜索算子 | 第48-51页 |
| 3．3 进化算子 | 第51页 |
| 3．4 实例 | 第51-53页 |
| 3．5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于多点退火策略的模拟退火法 | 第55-63页 |
| 4．1 概述 | 第55页 |
| 4．2 Metropolis准则 | 第55-56页 |
| 4．3 模拟退火算法的伪代码描述及参数确定 | 第56-58页 |
| 4．3．1 伪码描述 | 第56-57页 |
| 4．3．2 模拟退火法中一些参数的确定 | 第57-58页 |
| 4．4 基于多点退火策略的模拟退火法 | 第58-60页 |
| 4．5 进一步改进 | 第60-61页 |
| 4．6 算例 | 第61-62页 |
| 4．7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于方差分析的灵敏度分析方法 | 第63-76页 |
| 5．1 概述 | 第63-64页 |
| 5．2 灵敏度分析的发展状况 | 第64-67页 |
| 5．2．1 罚函数法的灵敏度分析 | 第65-66页 |
| 5．2．2 几何规划灵敏度分析 | 第66-67页 |
| 5．3 设计变量的灵敏度分析 | 第67-69页 |
| 5．3．1 多元函数的单调性 | 第67-68页 |
| 5．3．2 用多元函数的极值理论进行设计变量的灵敏度分析 | 第68-69页 |
| 5．4 基于方差分析的灵敏度分析方法 | 第69-73页 |
| 5．5 灵敏度分析实例 | 第73-75页 |
| 5．6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 基于工程实例推理的初始优化方案智能生成方法探讨 | 第76-85页 |
| 6．1 引言 | 第76-77页 |
| 6．2 问题的提出 | 第77页 |
| 6．3 工程设计实例的组织和表示 | 第77-81页 |
| 6．4 工程实例的组织与检索 | 第81-84页 |
| 6．5 本章小结 | 第84-85页 |
| 第7章 优化计算中的可视化技术研究 | 第85-97页 |
| 7．1 概述 | 第85-87页 |
| 7．2 优化计算的可视化建模 | 第87-88页 |
| 7．3 优化过程的可视化 | 第88-89页 |
| 7．4 缩减子空间优化的可视化迭代算法实现 | 第89-90页 |
| 7．5 优化可视化应用实例 | 第90-96页 |
| 7．6 本章小结 | 第96-97页 |
| 第8章 优化计算的可视化编程技术及其环境的研究 | 第97-107页 |
| 8．1 问题的提出 | 第97-98页 |
| 8．2 可视编程技术的概念 | 第98-99页 |
| 8．3 优化计算可视编程中的数据流机制和驱动方式 | 第99-100页 |
| 8．3．1 数据流机制 | 第99-100页 |
| 8．3．2 数据流图中结点的两种驱动方式 | 第100页 |
| 8．4 优化计算可视编程设计环境 | 第100-102页 |
| 8．5 基于MATLAB5．3的优化可视编程建模策略及寻优流程 | 第102-104页 |
| 8．5．1 优化计算的可视编程建模策略 | 第102-103页 |
| 8．5．2 寻优流程 | 第103-104页 |
| 8．6 优化算法可视化编程的实现 | 第104-106页 |
| 8．7 本章小结 | 第106-107页 |
| 第9章 工程优化设计实例 | 第107-119页 |
| 9．1 轮式起重机整机优化设计 | 第107-114页 |
| 9．2 轮式起重机起升机构优化设计 | 第114-118页 |
| 9．3 本章小结 | 第118-119页 |
| 第10章 全文总结 | 第119-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-132页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第132页 |
