| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题意义及研究背景 | 第10-11页 |
| ·蚁群算法简介 | 第11-12页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第12-15页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第12-13页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第13-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 蚁群算法基本模型及其特点 | 第16-25页 |
| ·蚁群算法原理模型 | 第16-19页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第16-18页 |
| ·蚁群算法模型及程序流程框图 | 第18-19页 |
| ·蚂蚁算法的几个缺陷 | 第19-20页 |
| ·蚁群算法的改进 | 第20-25页 |
| ·基于离散模型的改进蚁群算法 | 第20-21页 |
| ·连续系统优化的蚁群算法 | 第21-25页 |
| 第3章 连续空间蚁群算法（CACA） | 第25-43页 |
| ·连续空间蚁群算法模型分析 | 第25-26页 |
| ·连续空间蚁群算法的构造 | 第26-30页 |
| ·用于一维函数优化的蚁群算法模型 | 第26-28页 |
| ·用于二维函数优化的蚁群算法模型 | 第28页 |
| ·用于一维及二维函数优化的蚁群算法描述 | 第28-30页 |
| ·有关算法参数的选择 | 第30-38页 |
| ·信息素挥发度的选择 | 第30-32页 |
| ·蚁群数量的选择 | 第32-34页 |
| ·启发式因子的选择 | 第34-36页 |
| ·总信息量的选择 | 第36-37页 |
| ·循环次数的选择 | 第37-38页 |
| ·仿真试验 | 第38-41页 |
| ·一维函数仿真试验 | 第38-40页 |
| ·二维函数仿真试验 | 第40-41页 |
| ·算法性能分析及有关讨论 | 第41-43页 |
| 第4章 基于变尺度法的改进连续空间蚁群算法（VACA） | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·变尺度法简介 | 第44-47页 |
| ·变尺度法基本原理 | 第44-47页 |
| ·变尺度法的计算步骤 | 第47页 |
| ·VACA 混合算法实现 | 第47-50页 |
| ·VACA 算法思想 | 第47-48页 |
| ·VACA 算法的主要步骤 | 第48-50页 |
| ·仿真试验及算法性能分析 | 第50-54页 |
| 第5章 VACA 在PID 控制器参数优化中的应用 | 第54-63页 |
| ·PID 控制器参数优化原理 | 第54-56页 |
| ·优化性能指标的选择 | 第56-57页 |
| ·VACA 在 PID 控制器参数优化设计应用中的问题 | 第57-58页 |
| ·数值算例 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第69页 |
