| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 优化问题概述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 优化问题的数学描述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 优化问题的求解方法 | 第14-16页 |
| 1.2.3 没有免费午餐定理 | 第16-17页 |
| 1.2.4 优化问题的分类 | 第17页 |
| 1.3 智能算法概述 | 第17-25页 |
| 1.3.1 智能群体算法研究现状 | 第18-25页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第25-28页 |
| 第2章 多种群并行的自适应差分进化算法 | 第28-38页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 基本差分进化算法 | 第28-30页 |
| 2.3 改进的差分进化算法 | 第30-33页 |
| 2.3.1 产生初始种群的改进 | 第31页 |
| 2.3.2 多种群并行的进化策略 | 第31-32页 |
| 2.3.3 变异率和交叉率的自适应调整 | 第32-33页 |
| 2.4 改进的差分进化算法寻优仿真 | 第33-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 带精英策略的快速非支配排序遗传算法的改进及应用 | 第38-54页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 基于Pareto最优的多目标优化算法 | 第38-45页 |
| 3.2.1 Pareto最优的相关概念 | 第39页 |
| 3.2.2 带精英策略的快速非支配排序遗传算法 | 第39-41页 |
| 3.2.3 算法改进 | 第41-42页 |
| 3.2.4 约束处理 | 第42-44页 |
| 3.2.5 最佳参考解的选取 | 第44-45页 |
| 3.3 变电站接地网优化设计 | 第45-52页 |
| 3.3.1 变电站接地网优化模型 | 第45页 |
| 3.3.2 变电站接地网优化设计模型的建立与简化 | 第45-48页 |
| 3.3.3 接地网优化设计模型的优化仿真实验 | 第48-51页 |
| 3.3.4 仿真结果分析 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 自适应和声搜索算法在0-1背包问题中的应用 | 第54-76页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 基本和声搜索算法 | 第54-56页 |
| 4.3 改进和声搜索算法 | 第56-57页 |
| 4.4 自适应和声搜索算法 | 第57-59页 |
| 4.5 仿真实验 | 第59-70页 |
| 4.6 AHS算法在0-1背包问题中的应用 | 第70-74页 |
| 4.6.1 0-1背包问题介绍 | 第70-71页 |
| 4.6.2 准备工作 | 第71页 |
| 4.6.3 实验结果和分析 | 第71-74页 |
| 4.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 第5章 ACDE算法及在多属性决策中的应用 | 第76-90页 |
| 5.1 引言 | 第76-77页 |
| 5.2 投影寻踪模型 | 第77-78页 |
| 5.2.1 投影寻踪技术的基本思想 | 第77页 |
| 5.2.2 投影寻踪建模步骤 | 第77-78页 |
| 5.3 基于专家信息的投影寻踪多属性决策方法 | 第78-82页 |
| 5.3.1 基于专家信息的模糊排序 | 第79-81页 |
| 5.3.2 基于投影寻踪的多属性决策 | 第81-82页 |
| 5.4 自适应聚类差分进化算法 | 第82-85页 |
| 5.4.1 ACDE算法流程 | 第82-83页 |
| 5.4.2 ACDE算法的数值仿真 | 第83-85页 |
| 5.5 验证性仿真 | 第85-88页 |
| 5.5.1 仿真过程 | 第85-87页 |
| 5.5.2 仿真结果分析 | 第87-88页 |
| 5.6 本章小结 | 第88-90页 |
| 第6章 改进的蚁群算法及在汽车导航中应用 | 第90-114页 |
| 6.1 引言 | 第90页 |
| 6.2 基本蚁群算法 | 第90-93页 |
| 6.3 有返回的蚁群算法(BACO) | 第93-101页 |
| 6.3.1 “死胡同”(回头路)问题描述 | 第93-94页 |
| 6.3.2 允许返回的蚁群算法 | 第94-95页 |
| 6.3.3 算法参数分析 | 第95-97页 |
| 6.3.4 实验仿真比较分析 | 第97-101页 |
| 6.4 城市汽车导航中改进蚁群算法应用 | 第101-108页 |
| 6.4.1 汽车导航A~*算法 | 第101-102页 |
| 6.4.2 基于动态规划的限制区域搜索 | 第102-106页 |
| 6.4.3 动态规划搜索区域的分层回溯蚁群搜索算法 | 第106-108页 |
| 6.5 仿真实验与分析 | 第108-113页 |
| 6.6 本章小结 | 第113-114页 |
| 第7章 结论与展望 | 第114-116页 |
| 7.1 结论 | 第114-115页 |
| 7.2 展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第126-127页 |
