| 论文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题的来源和研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·PSO 算法的理论研究 | 第13-14页 |
| ·PSO 算法已有典型改进 | 第14-15页 |
| ·PSO 算法的应用研究 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第16-20页 |
| ·本文研究的内容 | 第16-17页 |
| ·本文组织结构 | 第17-20页 |
| 第二章 PSO 算法介绍 | 第20-28页 |
| ·算法流程 | 第20-21页 |
| ·全局和局部模型 | 第21-22页 |
| ·全局模型 | 第21-22页 |
| ·局部模型 | 第22页 |
| ·算法各因素 | 第22-25页 |
| ·位置初始化因素 | 第22-23页 |
| ·速度因素 | 第23-24页 |
| ·算法结束条件设计 | 第24-25页 |
| ·算法各参数讨论 | 第25-26页 |
| ·种群大小 | 第25页 |
| ·惯性权重 | 第25-26页 |
| ·邻居域大小 | 第26页 |
| ·迭代次数 | 第26页 |
| ·加速系数 | 第26页 |
| ·算法性能评估 | 第26-27页 |
| ·PSO 算法与进化计算 | 第27-28页 |
| 第三章 具有自适应邻域探测机制的改进型PSO 算法 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·基本PSO 算法易收敛于局部值的分析 | 第28-29页 |
| ·ANE-PSO 算法 | 第29-33页 |
| ·ANE-PSO 算法流程 | 第31页 |
| ·收敛性分析 | 第31-33页 |
| ·实验及结果分析 | 第33-39页 |
| ·实验设计 | 第33-34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-39页 |
| ·固定进化迭代次数的收敛速度和精度 | 第34-37页 |
| ·固定收敛精度下的迭代次数 | 第37-38页 |
| ·时间复杂度比较 | 第38-39页 |
| ·本章总结与展望 | 第39-40页 |
| 第四章 具有自适应综合学习机制的改进型PSO 算法 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·基本PSO 算法分析 | 第40-41页 |
| ·种群质心的引入 | 第41-44页 |
| ·用式(4.3)来指导种群学习 | 第42页 |
| ·用式(4.5)来指导种群学习 | 第42-44页 |
| ·引入速度变异机制 | 第44页 |
| ·算法收敛性分析及参数选择 | 第44-46页 |
| ·收敛性分析 | 第44-46页 |
| ·参数选择分析 | 第46页 |
| ·实验及结果分析 | 第46-54页 |
| ·实验设计 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-54页 |
| ·种群质心变化规律测试 | 第47-49页 |
| ·算法性能测试 | 第49-54页 |
| ·固定进化迭代次数的收敛速度和精度 | 第49-52页 |
| ·固定收敛精度下的迭代次数 | 第52-54页 |
| ·时间复杂度比较 | 第54页 |
| ·本章总结与展望 | 第54-56页 |
| 第五章 改进PSO 算法在圆度误差估计中的应用 | 第56-59页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·ACL-PSO2 算法求解圆度误差的目标函数 | 第56-57页 |
| ·MZC 目标函数 | 第56-57页 |
| ·MCC 目标函数 | 第57页 |
| ·MIC 目标函数 | 第57页 |
| ·实验及结果分析 | 第57-58页 |
| ·本章总结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·本文工作的创新点 | 第59-60页 |
| ·未来研究工作 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间所参与的科研项目和发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 个人简历 | 第68页 |