| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的课题研究来源 | 第13页 |
| 1.5 论文的工作安排 | 第13-15页 |
| 第二章 群智能算法 | 第15-19页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 人工蜂群算法 | 第15-16页 |
| 2.3 布谷鸟算法 | 第16-18页 |
| 2.4 蝙蝠算法 | 第18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 改进蝙蝠算法及其在求解零磁场点中的应用 | 第19-30页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 基本蝙蝠算法 | 第19-20页 |
| 3.3 时变惯性权重学习机制的蝙蝠优化算法 | 第20-21页 |
| 3.4 基于Levy扰动及反向学习的改进蝙蝠算法 | 第21-22页 |
| 3.5 仿真实验及结果分析 | 第22-26页 |
| 3.6 磁流体热疗静态磁场模型的介绍及计算 | 第26-29页 |
| 3.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 一种元启发式海岛算法及其在求解零磁场点中的应用 | 第30-42页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 海岛算法思想及流程 | 第30-33页 |
| 4.3 算法分析 | 第33-35页 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 | 第35-40页 |
| 4.5 计算模型及仿真结果分析 | 第40-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 求解零磁场点应用中的解析方法研究 | 第42-50页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 基本理论 | 第42-44页 |
| 5.3 解析方法研究 | 第44-47页 |
| 5.4 仿真实验及结果分析 | 第47-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 结论 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-59页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第59-60页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间获得科研鉴定成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |