| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·智能优化算法 | 第10-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13页 |
| ·本文主要章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 粒子群优化算法 | 第14-23页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第14-15页 |
| ·标准粒子群算法 | 第15-16页 |
| ·标准粒子群算法的操作流程 | 第16-17页 |
| ·PSO算法的理论研究状况 | 第17-21页 |
| ·结合其他算法的PSO算法 | 第17-18页 |
| ·带有空间领域的PSO算法 | 第18-19页 |
| ·引入收缩因子的PSO算法 | 第19页 |
| ·离散的PSO算法 | 第19-20页 |
| ·带有自适应策略的一些PSO算法 | 第20页 |
| ·与其他理论相结合的一些变种PSO算法 | 第20-21页 |
| ·PSO算法的应用现状 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 双层粒子群优化算法及其应用 | 第23-36页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·双层粒子群优化算法 | 第23-28页 |
| ·DBPSO算法基本原理介绍 | 第23-24页 |
| ·DBPSO算法基本流程 | 第24-28页 |
| ·仿真研究 | 第28-31页 |
| ·参数设置 | 第28页 |
| ·性能比较 | 第28-31页 |
| ·DBPSO的参数自适应分析 | 第31-34页 |
| ·DBPSO优化压力容器模型设计 | 第34-35页 |
| ·结论 | 第35-36页 |
| 第4章 进化策略自适应调度的粒子群算法及其应用 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·ASPSO算法基本原理 | 第36-38页 |
| ·ASPSO算法流程 | 第38-40页 |
| ·仿真研究 | 第40-46页 |
| ·ASPSO算法参数设置 | 第40页 |
| ·性能比较 | 第40-46页 |
| ·基于ASPSO算法的压力容器模型设计 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于参数和策略协进化的PSO算法及其应用 | 第48-61页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·基于参数和策略协进化的PSO算法基本原理 | 第48页 |
| ·参数和策略协进化的PSO算法基本流程 | 第48-50页 |
| ·仿真研究 | 第50-59页 |
| ·参数设置 | 第50页 |
| ·性能比较 | 第50-59页 |
| ·基于Co-evolution PSO算法的压力容器模型设计 | 第59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 第6章 本文总结与研究展望 | 第61-63页 |
| ·本文总结 | 第61页 |
| ·研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文 | 第70页 |