全局混合算法及其在电磁优化中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-12页 |
| ·智能优化算法 | 第9-11页 |
| ·选题意义 | 第11-12页 |
| ·主要工作和内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 遗传算法与粒子群优化算法 | 第13-29页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·遗传算法简介 | 第13-20页 |
| ·生物的进化 | 第13-14页 |
| ·遗传算法的产生及发展 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第15-18页 |
| ·遗传算法的流程 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的特点及不足 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的改进 | 第20页 |
| ·粒子群优化算法 | 第20-27页 |
| ·算法简介 | 第20-21页 |
| ·基本 PSO 优化算法 | 第21-23页 |
| ·标准 PSO 优化算法 | 第23-24页 |
| ·PSO 优化算法特点与不足 | 第24-25页 |
| ·PSO 优化算法的几种改进思路 | 第25-27页 |
| ·遗传算法与 PSO 优化算法比较 | 第27-29页 |
| 第三章 混合优化算法设计及其应用 | 第29-49页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·混合优化算法设计 | 第29-31页 |
| ·算法改进 | 第29-31页 |
| ·混合优化算法测试 | 第31-40页 |
| ·混合优化算法的应用 | 第40-49页 |
| ·Matlab 简介 | 第41页 |
| ·HFSS 简介 | 第41-43页 |
| ·优化流程简介 | 第43页 |
| ·超宽带天线优化设计 | 第43-47页 |
| ·微带交指滤波器优化设计 | 第47-49页 |
| 第四章 粒子群优化算法改进及其应用 | 第49-64页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·PSO 优化算法改进 | 第49-54页 |
| ·改进思路 | 第49-50页 |
| ·改进方法 | 第50-54页 |
| ·改进优化算法性能测试 | 第54-58页 |
| ·改进优化算法的应用 | 第58-64页 |
| 第五章 总结及展望 | 第64-66页 |
| ·主要工作及创新点 | 第64-65页 |
| ·未来工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士期间取得的成果 | 第72-73页 |
