| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| ·最优化方法 | 第9-11页 |
| ·遗传算法 | 第10页 |
| ·进化策略 | 第10页 |
| ·进化规划 | 第10-11页 |
| ·模拟退火算法 | 第11页 |
| ·群体智能算法 | 第11-12页 |
| ·蚁群算法 | 第11页 |
| ·人工蜂群算法 | 第11-12页 |
| ·人工鱼群算法 | 第12页 |
| ·微粒群算法 | 第12-17页 |
| ·微粒群算法 | 第12-13页 |
| ·标准微粒群算法流程 | 第13-14页 |
| ·微粒群算法的研究背景和现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要完成的工作 | 第16-17页 |
| 第二章 微粒群算法的生物学背景 | 第17-26页 |
| ·群体生活的动物 | 第17-18页 |
| ·动物群体成员间的信息交互与处理机制 | 第18-19页 |
| ·群体动物仿真 | 第19-20页 |
| ·微粒群算法(PSO) | 第20-21页 |
| ·加速度系数随时间变化的改进微粒群算法（TVAC） | 第21-22页 |
| ·PSOPC 的生物学基础及其分析 | 第22-25页 |
| ·aggregation 和congregation 的简介 | 第22页 |
| ·PSOPC 的生物学依据及其提出 | 第22-23页 |
| ·PSOPC 的优缺点及其分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 近邻个体交互微粒群算法 | 第26-50页 |
| ·近邻个体交互的生物学基础 | 第26页 |
| ·近邻个体交互微粒群算法 | 第26-29页 |
| ·基于环型拓扑近邻个体交互微粒群算法（NNIR） | 第27-28页 |
| ·基于小世界模型的近邻个体交互微粒群算法（NNISW） | 第28-29页 |
| ·速度变异策略 | 第29页 |
| ·仿真实验 | 第29-49页 |
| ·测试函数 | 第29-31页 |
| ·参数设置 | 第31-32页 |
| ·测试结果和讨论 | 第32-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 邻域共享微粒群算法 | 第50-75页 |
| ·近邻个体交互微粒群算法分析 | 第50页 |
| ·邻域共享微粒群算法的提出 | 第50-51页 |
| ·环型邻域共享微粒群算法(NSR) | 第51页 |
| ·小世界邻域共享微粒群算法(NSSW) | 第51页 |
| ·速度变异策略 | 第51页 |
| ·仿真实验 | 第51-74页 |
| ·测试函数 | 第52页 |
| ·参数设置 | 第52-55页 |
| ·测试结果和讨论 | 第55-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 最优觅食微粒群算法 | 第75-125页 |
| ·最优觅食理论与微粒群算法 | 第75-77页 |
| ·利用NNIPSO 速度进化方程的最优觅食微粒群算法（OFNNI） | 第77-82页 |
| ·OFNNI 的提出 | 第77页 |
| ·仿真实验 | 第77-82页 |
| ·利用NSPSO 速度进化方程的最优觅食微粒群算法（OFNS） | 第82-86页 |
| ·OFNS 的提出 | 第82页 |
| ·仿真实验 | 第82-86页 |
| ·OFNNI 与OFNS 的比较 | 第86-90页 |
| ·OFPSO 与SPSO,PSOPC TVAC 的比较 | 第90-124页 |
| ·OFNNILD 与 SPSO,PSOPC,TVAC 的比较 | 第92-100页 |
| ·OFNNIRD 与 SPSO,PSOPC ,TVAC 的比较 | 第100-108页 |
| ·OFNSLD 与SPSO,PSOPC TVAC 的比较 | 第108-116页 |
| ·OFNSRD 与SPSO,PSOPC TVAC 的比较 | 第116-124页 |
| ·本章小结 | 第124-125页 |
| 第六章 总结与展望 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-133页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 个人简介及联系方式 | 第135-136页 |
