| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-13页 |
| ·进化算法 | 第10-11页 |
| ·群智能 | 第11-13页 |
| ·蚂蚁算法 | 第12-13页 |
| ·粒子群优化算法 | 第13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的组织安排 | 第15-16页 |
| 第二章 粒子群优化算法 | 第16-26页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第16-21页 |
| ·算法的原理 | 第16-17页 |
| ·算法的步骤 | 第17-19页 |
| ·算法的行为分析 | 第19-20页 |
| ·算法的两种模型 | 第20-21页 |
| ·标准 PSO 算法 | 第21-22页 |
| ·惯性权重w的引入 | 第21-22页 |
| ·收缩系数χ的引入 | 第22页 |
| ·算法的参数及边界条件 | 第22-23页 |
| ·算法的参数 | 第22-23页 |
| ·算法的边界条件 | 第23页 |
| ·与其他算法的比较 | 第23-25页 |
| ·PSO 算法的应用 | 第25-26页 |
| 第三章 粒子群优化算法的发展 | 第26-33页 |
| ·自适应 PSO（Adaptive PSO） | 第26-28页 |
| ·混合 PSO（Hybrid PSO） | 第28页 |
| ·交叉 PSO（Crossbred PSO） | 第28-29页 |
| ·混沌 PSO（Chaos PSO） | 第29-30页 |
| ·免疫 PSO（Immune Memory PSO） | 第30-31页 |
| ·拉伸 PSO（Stretching PSO） | 第31页 |
| ·离散二进制 PSO | 第31-33页 |
| 第四章 约束优化问题求解 | 第33-42页 |
| ·问题描述 | 第33-34页 |
| ·约束处理 | 第34-35页 |
| ·方法流程 | 第35-37页 |
| ·数值实验 | 第37-42页 |
| ·测试函数 | 第37-39页 |
| ·参数设置 | 第39-40页 |
| ·测试结果和分析 | 第40-42页 |
| 第五章 总结和展望 | 第42-43页 |
| ·总结 | 第42页 |
| ·展望 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 附录 | 第47-62页 |
| 个人简历 | 第47-48页 |
| 测试函数的代码 | 第48-62页 |