高维粒子群优化算法
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT(英文摘要) | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| §1.1 选题背景 | 第7-8页 |
| §1.2 最优化模型及概念 | 第8-9页 |
| §1.3 群智能优化算法概况 | 第9-11页 |
| §1.4 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 粒子群优化算法 | 第12-20页 |
| §2.1 前言 | 第12页 |
| §2.2 粒子群优化算法 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·大自然的群居现象 | 第12-13页 |
| ·基本粒子群算法的产生 | 第13-14页 |
| ·基本粒子群算法的模型 | 第14-15页 |
| ·基本PSO算法的数学描述 | 第15-16页 |
| ·基本PSO算法流程 | 第16-17页 |
| ·基本PSO算法的发展 | 第17-19页 |
| §2.3 小结 | 第19-20页 |
| 第三章 高维粒子群算法 | 第20-28页 |
| §3.1 引言 | 第20页 |
| §3.2 基本粒子群算法 | 第20-21页 |
| §3.3 协同粒子群算法 | 第21-22页 |
| §3.4 高维金字塔型协同粒子群优化算法 | 第22-28页 |
| ·CPSO算法的局限性和遗传算法的结合 | 第23-24页 |
| ·PCPSO-M的提出 | 第24页 |
| ·PCPSO-M算法及实现 | 第24-28页 |
| 第四章 结束语 | 第28-29页 |
| §4.1 全文总结 | 第28页 |
| §4.2 问题与展望 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-31页 |
| 研究生期间发表的文章 | 第31-32页 |
| 致谢 | 第32-33页 |
