一种新的气象云模型优化算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·优化算法研究现状 | 第13-16页 |
| ·智能优化算法的改进 | 第13-15页 |
| ·新智能优化算法的设计 | 第15-16页 |
| ·课题研究内容及意义 | 第16-18页 |
| ·本文的主要成果 | 第18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 研究基础 | 第20-26页 |
| ·最优化问题 | 第20-22页 |
| ·云模型的基本知识 | 第22-25页 |
| ·模型定义 | 第22页 |
| ·云的数字特征 | 第22-23页 |
| ·云模型的3En规则 | 第23-24页 |
| ·正态云发生器 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 气象云模型优化算法原理 | 第26-36页 |
| ·气象云模型算法提出的背景知识 | 第26-28页 |
| ·算法抽象过程及几个重要概念 | 第28-29页 |
| ·气象云模型算法的实现 | 第29-34页 |
| ·初始化阶段 | 第29-30页 |
| ·的生成行为 | 第30-32页 |
| ·确定可以生成云的区域 | 第30页 |
| ·计算熵值和超熵值 | 第30-31页 |
| ·计算新生成云的云滴数 | 第31-32页 |
| ·云的移动行为 | 第32-33页 |
| ·云的扩散行为 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第4章 数值优化实验研究 | 第36-52页 |
| ·不同控制参数对ACMO算法性能的影响 | 第38-46页 |
| ·阈值因子λ对ACMO算法性能的影响 | 第38-40页 |
| ·收缩因子ζ对ACMO算法性能的影响 | 第40-44页 |
| ·削弱率γ对ACMO算法性能的影响 | 第44-46页 |
| ·参数不同组合对ACMO算法性能的影响 | 第46页 |
| ·与粒子群算法和遗传算法比较 | 第46-50页 |
| ·实验说明及参数设置 | 第46-47页 |
| ·实验结果与粒子群算法和遗传算法对比 | 第47-48页 |
| ·结果分析 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第5章 ACMO算法在PID参数整定中的应用 | 第52-64页 |
| ·PID控制系统简介 | 第52-56页 |
| ·PID控制器 | 第52-54页 |
| ·控制系统的性能指标 | 第54-56页 |
| ·ACMO算法整定PID参数原理 | 第56页 |
| ·基于ACMO算法的PID参数整定仿真实验研究 | 第56-63页 |
| ·实验设置及实验步骤介绍 | 第56-58页 |
| ·实验结果与粒子群算法和遗传算法对比 | 第58-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74页 |
