| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·导言 | 第7-9页 |
| ·粒子群算法的研究综述 | 第9-10页 |
| ·多目标满意优化研究综述 | 第10-12页 |
| ·鲁棒PID参数整定研究综述 | 第12-15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 粒子群优化算法及其在FIR滤波器设计中的应用 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·基本粒子群算法模型和标准粒子群算法模型 | 第16-18页 |
| ·粒子群算法与遗传算法的比较 | 第18-19页 |
| ·粒子群算法在滤波器优化设计中的应用 | 第19-26页 |
| ·结束语 | 第26-27页 |
| 第三章 自适应粒子群算法 | 第27-38页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·粒子群算法的发展 | 第27-30页 |
| ·粒子运动轨迹分析 | 第30-33页 |
| ·自适应粒子群模型 | 第33-35页 |
| ·基本粒子群算法与自适应粒子群算法的仿真比较 | 第35-37页 |
| ·结束语 | 第37-38页 |
| 第四章 基于自适应粒子群算法的满意优化 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·满意优化方法 | 第38-43页 |
| ·多目标满意优化模型 | 第43-46页 |
| ·MAPSO方法在FIR数字滤波器参数优化的应用 | 第46-49页 |
| ·结束语 | 第49-50页 |
| 第五章 基于自适应粒子群算法的PID参数整定 | 第50-64页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·PID控制算法的理论基础 | 第50-51页 |
| ·传统的PID控制器参数整定方法 | 第51-55页 |
| ·基于自适应粒子群算法的PID控制器的设计 | 第55-57页 |
| ·基于自适应粒子群算法的鲁棒PID参数整定 | 第57-63页 |
| ·结束语 | 第63-64页 |
| 第六章 总结 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |
| 攻读硕士学位期间参加的项目 | 第70页 |