启发式智能优化算法的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·启发式算法的研究概况 | 第10-11页 |
| ·蝙蝠算法的研究概况 | 第11页 |
| ·粒子群算法的研究概况 | 第11页 |
| ·研究结构与内容 | 第11-13页 |
| 2 蝙蝠算法 | 第13-19页 |
| ·基本蝙蝠算法简介 | 第13-14页 |
| ·基本蝙蝠算法原理 | 第14-15页 |
| ·基本蝙蝠算法流程 | 第15-16页 |
| ·蝙蝠算法的离散化 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 粒子群优化算法 | 第19-22页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第19-20页 |
| ·粒子群优化算法原理 | 第20页 |
| ·粒子群优化算法流程 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 4 蝙蝠算法的改进与应用 | 第22-33页 |
| ·变步长自适应蝙蝠算法（VSABA） | 第22-25页 |
| ·蝙蝠算法的参数分析 | 第22-23页 |
| ·仿真实验 | 第23-25页 |
| ·工程应用问题 | 第25页 |
| ·贪心蝙蝠混合算法（GBA） | 第25-32页 |
| ·用蝙蝠算法求解 0-1 背包问题 | 第25-27页 |
| ·贪心算法 | 第27-28页 |
| ·混合策略 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 5 粒子群算法的改进与应用 | 第33-47页 |
| ·粒子群优化算法的分析 | 第33-35页 |
| ·闭区间上连续函数的性质 | 第33-35页 |
| ·带有不可导点搜索的粒子群算法（PSOWND） | 第35-40页 |
| ·算法基本流程 | 第35-36页 |
| ·仿真实验 | 第36-38页 |
| ·生产函数问题 | 第38-40页 |
| ·带有偏导数为零的点的搜索的粒子群算法 | 第40-45页 |
| ·算法基本流程 | 第40-41页 |
| ·仿真实验 | 第41-42页 |
| ·投资决策问题 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 6 总结 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第56页 |
