| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| ·粒子群算法的产生背景 | 第10-11页 |
| ·粒子群算法的研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 粒子群算法 | 第16-26页 |
| ·基本粒子群算法 | 第16-21页 |
| ·算法原理 | 第16页 |
| ·基本概念 | 第16-17页 |
| ·数学模型 | 第17-18页 |
| ·算法 | 第18-19页 |
| ·算法的社会行为分析 | 第19-20页 |
| ·算法特点 | 第20-21页 |
| ·标准粒子群算法 | 第21-23页 |
| ·带惯性权重的粒子群算法 | 第21-22页 |
| ·带收敛因子的粒子群算法 | 第22-23页 |
| ·算法比较 | 第23页 |
| ·惯性权重的取值范围 | 第23-26页 |
| 第3章 非线性动态调整惯性权重的粒子群算法 | 第26-32页 |
| ·非线性动态调整惯性权重的粒子群算法 | 第26-28页 |
| ·数学模型 | 第26-27页 |
| ·算法 | 第27-28页 |
| ·收敛性分析 | 第28-32页 |
| 第4章 仿真 | 第32-44页 |
| ·参数仿真 | 第32-38页 |
| ·种群规模 | 第32-35页 |
| ·比例系数和学习因子 | 第35-38页 |
| ·算法仿真 | 第38-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50页 |