| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·典型的智能优化算法 | 第9-12页 |
| ·模拟退火算法(SA算法) | 第9-10页 |
| ·遗传算法(GA算法) | 第10页 |
| ·粒子群优化算法(PSO算法) | 第10页 |
| ·差分进化算法(DE算法) | 第10-11页 |
| ·免疫优化算法 | 第11页 |
| ·Alopex算法 | 第11-12页 |
| ·约束优化问题 | 第12-13页 |
| ·本论文的工作安排 | 第13-15页 |
| 第2章 AEA算法 | 第15-20页 |
| ·Alopex算法 | 第15-17页 |
| ·Alopex算法原理分析 | 第15-16页 |
| ·Alopex算法的研究现状及特点 | 第16-17页 |
| ·AEA算法 | 第17-19页 |
| ·AEA算法的原理 | 第17-18页 |
| ·AEA算法的优化过程分析 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 融合克隆选择的AEA算法 | 第20-38页 |
| ·克隆选择算法(CSA算法) | 第20-21页 |
| ·基本克隆选择算法的原理与特点 | 第20-21页 |
| ·克隆选择算法的研究现状 | 第21页 |
| ·融合克隆选择算法和AEA算法的新算法(AEA-C算法) | 第21-24页 |
| ·AEA-C算法的原理 | 第21-23页 |
| ·AEA-C算法的进化流程 | 第23-24页 |
| ·标准测试函数介绍 | 第24-27页 |
| ·AEA-C算法的仿真实验 | 第27-32页 |
| ·AEA-C算法仿真实验条件说明 | 第27-28页 |
| ·AEA-C参数设定 | 第28-29页 |
| ·AEA-C算法与其他几种算法对于10维测试函数的优化结果对比与分析 | 第29-30页 |
| ·AEA-C算法与AEA算法对于30维和50维测试函数的优化结果对比与分析 | 第30-32页 |
| ·AEA-C在发酵动力学模型参数估计中的应用 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于AEA-C算法的自适应惩罚函数求解约束优化问题 | 第38-58页 |
| ·基于进化算法的约束处理技术 | 第38-43页 |
| ·惩罚函数法 | 第38-41页 |
| ·多目标法 | 第41-42页 |
| ·其他算法 | 第42-43页 |
| ·一种新的自适应惩罚函数法 | 第43-47页 |
| ·新的自适应惩罚函的原理 | 第43-45页 |
| ·AEAC-APF算法的原理 | 第45-46页 |
| ·AEAC-APF算法的优化流程 | 第46-47页 |
| ·标准测试函数介绍 | 第47-51页 |
| ·AEAC-APF算法的仿真实验 | 第51-55页 |
| ·AEAC-APF算法参数设定 | 第51-53页 |
| ·AEAC-APF算法的性能测试及分析 | 第53-55页 |
| ·AEAC-APF算法在丁烯烷化过程的应用 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文研究工作总结 | 第58-59页 |
| ·论文展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文 | 第66页 |
