| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 群智能优化算法的发展 | 第12-14页 |
| 1.3 优化算法在原子团簇稳态结构预测中的应用 | 第14页 |
| 1.4 本文的主要工作和创新点 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 基于收敛速度控制器的改进差分进化算法 | 第16-32页 |
| 2.1 相关工作 | 第16-17页 |
| 2.2 经典DE算法 | 第17-19页 |
| 2.3 基于差分进化算法的收敛控制器框架 | 第19-22页 |
| 2.3.1 收敛控制器框架思想 | 第19-20页 |
| 2.3.2 精英解集策略 | 第20-21页 |
| 2.3.3 规则 1 | 第21页 |
| 2.3.4 规则 2 | 第21-22页 |
| 2.4 参数设置与性能分析 | 第22-24页 |
| 2.4.1 精英解集参数设置 | 第22-23页 |
| 2.4.2 规则1参数确定 | 第23-24页 |
| 2.4.3 规则2参数确定 | 第24页 |
| 2.5 收敛速度控制器的行为分析 | 第24-26页 |
| 2.6 实验结果和对比 | 第26-31页 |
| 2.6.1 与其他算法的实验结果对比 | 第27-30页 |
| 2.6.2 实验结果分析 | 第30-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于收敛速度控制器的改进粒子群算法 | 第32-54页 |
| 3.1 相关工作 | 第32-35页 |
| 3.2 基于收敛速度控制器的粒子群算法 | 第35-41页 |
| 3.2.1 条件1和规则 1 | 第37-39页 |
| 3.2.2 条件2和规则 2 | 第39-41页 |
| 3.3 参数调节 | 第41-44页 |
| 3.4 收敛速度控制器的行为分析 | 第44-45页 |
| 3.5 实验结果和对比 | 第45-52页 |
| 3.5.1 参数设置 | 第46页 |
| 3.5.2 与其他PSO算法的对比 | 第46-49页 |
| 3.5.3 与基于CC方法的优化算法对比 | 第49-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 收敛速度控制器在原子团簇稳态结构预测的应用 | 第54-59页 |
| 4.1 问题描述 | 第54-55页 |
| 4.2 开发工具的选择 | 第55页 |
| 4.3 程序运行效果 | 第55-57页 |
| 4.4 团簇结构预测测试结果 | 第57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |