| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1 几种智能仿生算法的简介 | 第9-13页 |
| 1.1 差分进化算法 | 第9-10页 |
| 1.2 粒子群优化算法 | 第10-11页 |
| 1.3 灰太狼优化算法 | 第11-12页 |
| 1.4 布谷鸟算法 | 第12页 |
| 1.5 本文工作 | 第12-13页 |
| 2 涡流算法和人工蜂群算法 | 第13-19页 |
| 2.1 涡流算法 | 第13-14页 |
| 2.2 改进的涡流算法 | 第14-15页 |
| 2.3 基于混沌理论的涡流搜索算法 | 第15-16页 |
| 2.4 人工蜂群算法 | 第16-17页 |
| 2.5 改进的人工蜂群算法 | 第17-18页 |
| 2.6 人工蜂群算法的发展 | 第18-19页 |
| 3 结合涡流与人工蜂群算法的混合算法 | 第19-23页 |
| 4 数值实验 | 第23-43页 |
| 4.1 参数设置 | 第23页 |
| 4.2 测试函数 | 第23-24页 |
| 4.3 数值结果 | 第24-43页 |
| 5 结论 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 附录 | 第49-53页 |
| 已发表或完成的科研论文 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |