| 摘 要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-23页 |
| ·课题概述 | 第9-10页 |
| ·粒子群优化算法及其工程应用研究综述 | 第10-21页 |
| ·本文的主要工作与结构 | 第21-23页 |
| 2 基于粒子群优化的神经网络训练 | 第23-31页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·基于粒子群优化的神经网络训练算法 | 第23-26页 |
| ·实验说明及结果分析 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于粒子群优化的切削参数优化 | 第31-43页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·切削参数优化问题的建模 | 第32-33页 |
| ·约束处理 | 第33-35页 |
| ·基于粒子群优化的切削参数优化算法 | 第35-38页 |
| ·实例分析及比较 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于广义粒子群优化模型的旅行商问题求解 | 第43-56页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·广义粒子群优化模型 | 第43-46页 |
| ·旅行商问题 | 第46页 |
| ·基于遗传操作的粒子群优化模型求解旅行商问题 | 第46-48页 |
| ·基于Inver over遗传操作的粒子群优化算法 | 第48-54页 |
| ·广义粒子群优化模型局部收敛的定性分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 基于粒子群优化的作业车间调度 | 第56-69页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·作业车间调度的主要研究方法与问题 | 第57-58页 |
| ·基于广义粒子群优化模型的作业车间调度 | 第58-59页 |
| ·基于新的信息共享的元启发式算法模型及JSP实现 | 第59-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 6 全文总结与展望 | 第69-71页 |
| ·全文总结 | 第69-70页 |
| ·创新之处 | 第70页 |
| ·研究展望 | 第70-71页 |
| 致 谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录1攻读学位期间发表的学术论文 | 第76页 |