| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 微粒群算法的研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 速度更新策略 | 第12-14页 |
| 1.2.3 种群拓扑结构 | 第14-16页 |
| 1.3 课题来源与问题提出 | 第16-17页 |
| 1.4 研究思路与内容安排 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第17-18页 |
| 1.4.2 内容安排 | 第18-19页 |
| 第2章 阶段进化微粒群算法 | 第19-35页 |
| 2.1 标准优化测试函数 | 第19-23页 |
| 2.1.1 单峰测试函数 | 第19-21页 |
| 2.1.2 多峰测试函数 | 第21-23页 |
| 2.2 标准微粒群算法 | 第23-25页 |
| 2.3 阶段进化微粒群算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 作用力规则的构造 | 第25-27页 |
| 2.3.2 微粒的速度和位置更新 | 第27-30页 |
| 2.4 算法性能测试 | 第30-34页 |
| 2.4.1 算法性能评价指标 | 第30-31页 |
| 2.4.2 算法种群多样性对比测试 | 第31-33页 |
| 2.4.3 算法优化性能对比测试 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 阶段进化微粒群算法的种群拓扑结构研究 | 第35-52页 |
| 3.1 静态种群拓扑结构的研究 | 第35-42页 |
| 3.1.1 种群拓扑结构的度量参数 | 第35-37页 |
| 3.1.2 典型的静态种群拓扑结构 | 第37-38页 |
| 3.1.3 静态种群拓扑结构对算法种群多样性的影响 | 第38-40页 |
| 3.1.4 静态种群拓扑结构对算法性能的影响 | 第40-42页 |
| 3.2 基于改进适应度模型的动态拓扑结构 | 第42-44页 |
| 3.2.1 IF拓扑结构演化步骤 | 第42-43页 |
| 3.2.2 IF拓扑结构中的概率计算 | 第43-44页 |
| 3.2.3 新微粒的产生位置 | 第44页 |
| 3.2.4 概率选择机制设计 | 第44页 |
| 3.3 基于改进适应度模型的动态拓扑阶段进化微粒群算法 | 第44-49页 |
| 3.3.1 算法执行步骤 | 第45-46页 |
| 3.3.2 IF拓扑结构演化参数ηmax的取值 | 第46-47页 |
| 3.3.3 IF拓扑结构度量参数分析 | 第47-49页 |
| 3.4 PEPSO-IF算法性能测试 | 第49-50页 |
| 3.4.1 算法搜索能力测试 | 第49-50页 |
| 3.4.2 收敛速度测试 | 第50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 多态系统可靠性冗余分配优化 | 第52-70页 |
| 4.1 基于通用生成函数的多态系统可靠性分析 | 第52-64页 |
| 4.1.1 通用生成函数 | 第53-55页 |
| 4.1.2 区间通用生成函数 | 第55-58页 |
| 4.1.3 多态系统可靠性分析 | 第58-64页 |
| 4.2 多态系统可靠性冗余分配建模 | 第64-65页 |
| 4.3 可靠性冗余分配优化实例 | 第65-69页 |
| 4.3.1 串-并联多态系统可靠性冗余分配 | 第65-67页 |
| 4.3.2 串-并联多态系统区间可靠性冗余分配 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |