| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-10页 |
| ·概述 | 第7页 |
| ·选题背景 | 第7-9页 |
| ·研究的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究动态 | 第10-11页 |
| ·PSO算法的理论研究 | 第10页 |
| ·PSO算法的改进方法研究 | 第10-11页 |
| ·PSO算法的应用研究 | 第11页 |
| ·论文的主要工作内容 | 第11-13页 |
| 第二章 粒子群优化算法理论分析 | 第13-25页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第13-18页 |
| ·基本原理 | 第13-15页 |
| ·算法流程 | 第15-16页 |
| ·全局模式与局部模式 | 第16-17页 |
| ·同步模式与异步模式 | 第17-18页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第18-19页 |
| ·带惯性权重的粒子群优化算法 | 第18-19页 |
| ·带收缩因子的粒子群优化算法 | 第19页 |
| ·标准粒子群优化算法的收敛性分析 | 第19-21页 |
| ·粒子群优化算法的参数分析 | 第21-23页 |
| ·群体规模 | 第22页 |
| ·最大速度 | 第22页 |
| ·学习因子 | 第22-23页 |
| ·惯性权重 | 第23页 |
| ·迭代终止条件 | 第23页 |
| ·离散二进制粒子群优化算法 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于模拟退火的粒子群优化算法的改进研究 | 第25-37页 |
| ·粒子群优化算法的改进分析 | 第25-26页 |
| ·模拟退火算法 | 第26-29页 |
| ·固体退火原理 | 第26页 |
| ·模拟退火算法 | 第26-28页 |
| ·模拟退火算法的特点 | 第28-29页 |
| ·基于模拟退火的复合粒子群改进算法(CPSO-SA) | 第29-36页 |
| ·改进算法的基本原理 | 第29-30页 |
| ·改进算法的基本流程 | 第30-32页 |
| ·改进算法的测试函数实验 | 第32-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 粒子群改进算法在求解约束优化问题中的应用 | 第37-43页 |
| ·约束优化问题 | 第37-39页 |
| ·粒子群改进算法求解约束优化问题 | 第39-40页 |
| ·约束条件的处理 | 第39页 |
| ·粒子的比较准则 | 第39-40页 |
| ·约束优化问题的数值实验 | 第40-42页 |
| ·测试函数一 | 第40-41页 |
| ·测试函数二 | 第41-42页 |
| ·测试函数三 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 粒子群改进算法在求解非线性方程组中的应用 | 第43-51页 |
| ·非线性方程组的数学模型 | 第43-44页 |
| ·非线性方程组的一般解法 | 第44-46页 |
| ·不动点迭代法 | 第44-45页 |
| ·牛顿法 | 第45-46页 |
| ·粒子群改进算法求解非线性方程组 | 第46-47页 |
| ·与求解非线性方程组等价的优化问题 | 第46-47页 |
| ·求解非线性方程组的步骤 | 第47页 |
| ·数值试验 | 第47-50页 |
| ·非线性方程组一 | 第48-49页 |
| ·非线性方程组二 | 第49-50页 |
| ·与实际问题相关的非线性方程 | 第50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第六章 粒子群改进算法在热工过程辨识中的应用 | 第51-62页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·系统辨识的基本原理 | 第52-53页 |
| ·基于改进粒子群优化算法的热工过程辨识 | 第53-56页 |
| ·热工过程对象模型 | 第53-54页 |
| ·基于CPSO-SA算法的过程辨识的原理 | 第54-56页 |
| ·过程辨识算法的编码设计 | 第56页 |
| ·仿真实验 | 第56-61页 |
| ·已知模型的辨识 | 第56-58页 |
| ·利用现场数据的辨识 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62-63页 |
| ·研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第69页 |