| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·优化问题的提出 | 第10-12页 |
| ·群集智能 | 第12-13页 |
| ·蚁群算法 | 第13-16页 |
| ·人工鱼群算法 | 第16-18页 |
| ·本文主要的研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 粒子群优化算法 | 第20-36页 |
| ·粒子群算法的研究背景 | 第20页 |
| ·算法原理 | 第20-21页 |
| ·数学描述 | 第21-23页 |
| ·参数意义 | 第23-24页 |
| ·算法步骤 | 第24-25页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第25页 |
| ·加入惯性权重的粒子群模型 | 第25-29页 |
| ·收敛因子模型 | 第29-30页 |
| ·粒子群算法的收敛性分析 | 第30-36页 |
| 第3章 现有已改进的粒子群算法 | 第36-42页 |
| ·改进背景 | 第36页 |
| ·加快算法的收敛速度的改进 | 第36-37页 |
| ·基于选择操作的混合PSO(HPSO)模型 | 第36页 |
| ·基于交叉操作的混合PSO(HPSO)模型 | 第36-37页 |
| ·针对算法的停滞所做出的改进 | 第37-39页 |
| ·采用拉伸技术(Stretching technique)的SPSO模型 | 第37-38页 |
| ·检测到算法停滞后变异 | 第38-39页 |
| ·提高粒子群种群的多样性 | 第39-40页 |
| ·免疫PSO模型 | 第39-40页 |
| ·引入达尔文进化思想的DPSO模型 | 第40页 |
| ·其它改进的粒子群优化算法 | 第40-42页 |
| ·混沌PSO(Chaos PSO)模型 | 第40-41页 |
| ·离散二进制PSO模型 | 第41-42页 |
| 第4章 基于Hénon映射的粒子群优化算法 | 第42-52页 |
| ·算法原理 | 第42-46页 |
| ·Hénon映射的混沌特性 | 第43-45页 |
| ·Hénon映射平移后映射到[0，1]的混沌序列 | 第45-46页 |
| ·算法流程 | 第46-47页 |
| ·仿真实验 | 第47-52页 |
| ·测试函数 | 第47-49页 |
| ·参数设置 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 研究生履历 | 第59页 |