| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·PSO 算法的产生背景 | 第11-12页 |
| ·PSO 算法的研究现状及应用领域 | 第12-16页 |
| ·PSO 算法的性能分析 | 第12-13页 |
| ·PSO 算法的改进研究 | 第13-15页 |
| ·PSO 算法的应用研究 | 第15-16页 |
| ·PSO 算法的研究方向与热点 | 第16-17页 |
| ·论文的主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 PSO 算法 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·PSO 算法的基本原理 | 第19-20页 |
| ·基本PSO 算法 | 第20-22页 |
| ·基本PSO 算法的参数分析 | 第22-23页 |
| ·基本PSO 算法的基本环节 | 第23-24页 |
| ·基本PSO 算法的流程和特点 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 PSO 算法的收敛性分析和参数选择 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·PSO 算法的收敛性分析 | 第27-36页 |
| ·PSO 算法收敛性的微观分析 | 第28-35页 |
| ·PSO 算法收敛性的宏观分析 | 第35-36页 |
| ·PSO 算法参数选择原则 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 自适应简化微粒群优化算法 | 第41-59页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·VIVA PSO 算法与GLBest PSO 算法 | 第41-43页 |
| ·自适应简化微粒群优化ASPSO 算法 | 第43-46页 |
| ·ASPSO 算法的简化策略 | 第44页 |
| ·ASPSO 算法惯性权重改进策略 | 第44-45页 |
| ·ASPSO 算法加速度常数改进策略 | 第45-46页 |
| ·ASPSO 算法性能测试 | 第46-57页 |
| ·收敛速度测试 | 第46-50页 |
| ·收敛性分析 | 第50-52页 |
| ·多维性分析 | 第52-55页 |
| ·维性的影响 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 利用ASPSO 算法实现PMD 补偿 | 第59-68页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·二阶PMD 补偿技术中反馈控制信号——偏振度 | 第59-61页 |
| ·二阶PMD 补偿系统实验装置设计 | 第61-64页 |
| ·偏振控制器中ASPSO 算法的作用 | 第64-65页 |
| ·实验眼图效果 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 作者简介 | 第77页 |