| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-24页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·智能优化算法的起源、发展及应用 | 第12-15页 |
| ·粒子群优化算法 | 第14页 |
| ·和声搜索算法 | 第14-15页 |
| ·文化算法的发展历程 | 第15-20页 |
| ·智能优化算法的局限性 | 第15-16页 |
| ·文化概念的演化 | 第16页 |
| ·文化加速进化过程 | 第16-17页 |
| ·文化算法的研究现状 | 第17-20页 |
| ·油品调合优化问题 | 第20-22页 |
| ·油品调合的概念与作用 | 第20页 |
| ·油品调合技术的发展与研究现状 | 第20-21页 |
| ·石脑油调合技术的研究现状 | 第21-22页 |
| ·本文内容及安排 | 第22-24页 |
| 第2章 文化算法 | 第24-38页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·文化算法的计算框架 | 第24-25页 |
| ·文化算法的理论介绍 | 第25-35页 |
| ·种群空间的进化 | 第25-26页 |
| ·信念空间的知识结构及其更新规则 | 第26-31页 |
| ·接受函数 | 第31-32页 |
| ·影响函数 | 第32-35页 |
| ·文化算法的实现步骤 | 第35-36页 |
| ·文化算法的特点及应用 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于文化和声搜索算法的约束优化问题研究 | 第38-51页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·约束优化问题 | 第38-39页 |
| ·问题描述 | 第38-39页 |
| ·约束处理方法 | 第39页 |
| ·和声搜索算法(HS) | 第39-42页 |
| ·HS算法原理 | 第39-40页 |
| ·HS算法实现流程 | 第40-42页 |
| ·文化和声搜索算法(HSCA) | 第42-46页 |
| ·HSCA算法思想 | 第43页 |
| ·HSCA算法设计 | 第43-45页 |
| ·HSCA算法实现流程 | 第45-46页 |
| ·基于HSCA算法的约束优化问题的仿真试验及结果分析 | 第46-49页 |
| ·性能指标 | 第46-47页 |
| ·参数设置 | 第47页 |
| ·仿真结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于改进的文化粒子群优化算法的约束优化问题研究 | 第51-66页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·粒子群优化算法(PSO) | 第52-54页 |
| ·PSO算法思想 | 第52-53页 |
| ·PSO算法流程 | 第53-54页 |
| ·文化粒子群优化算法(PSOCA) | 第54-55页 |
| ·PSOCA算法思想 | 第54页 |
| ·PSOCA算法实现流程 | 第54-55页 |
| ·改进的文化粒子群优化算法(IPSOCA) | 第55-60页 |
| ·种群空间的进化 | 第56-57页 |
| ·信念空间的结构 | 第57页 |
| ·接受函数 | 第57页 |
| ·信念空间的更新 | 第57-59页 |
| ·影响函数 | 第59页 |
| ·算法实现流程 | 第59-60页 |
| ·IPSOCA算法在约束优化问题中的仿真试验及结果分析 | 第60-65页 |
| ·参数设置 | 第60页 |
| ·仿真结果与分析 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 IPSOCA算法在组分不确定的石脑油调合优化问题中的应用 | 第66-75页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·炼油厂工艺流程简介 | 第66-68页 |
| ·石脑油调合优化问题的工业背景 | 第68-71页 |
| ·油品调合生产工艺 | 第69页 |
| ·石脑油调合优化问题的技术背景 | 第69-71页 |
| ·IPSOCA求解组分不确定的石脑油调合优化问题 | 第71-72页 |
| ·问题描述与分析 | 第71页 |
| ·石脑油调合优化模型的建立 | 第71-72页 |
| ·仿真优化求解与分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·本文工作总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 附录: 测试函数 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第86页 |
