| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·PID 控制器简介 | 第10-12页 |
| ·PID 控制器的结构和原理 | 第10-11页 |
| ·控制参数对 PID 控制的影响 | 第11-12页 |
| ·遗传算法简介 | 第12-13页 |
| ·遗传算法的特点 | 第12-13页 |
| ·遗传算法在控制工程中的应用 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容及结构 | 第14-16页 |
| ·论文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 不确定性优化问题的描述 | 第16-24页 |
| ·不确定优化命题的表达 | 第16页 |
| ·不确定优化命题的研究现状 | 第16-18页 |
| ·不确定优化问题的讨论 | 第18-20页 |
| ·不确定优化问题的提出与讨论 | 第18-19页 |
| ·参数不确定系统的优化命题 | 第19-20页 |
| ·参数不确定系统的优化解 | 第20-23页 |
| ·区间数运算 | 第20-22页 |
| ·优化解 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于全局 MINIMAX 优化问题的改进混合遗传算法 | 第24-38页 |
| ·全局 MINIMAX 优化问题 | 第24-28页 |
| ·全局 MINIMAX 优化问题的描述 | 第24-26页 |
| ·MINIMAX 优化命题研究的意义 | 第26-27页 |
| ·MINIMAX 的理论基础 | 第27-28页 |
| ·用 SGA 求解 MINIMAX 优化问题的算法 | 第28-31页 |
| ·简单遗传算法基础操作 | 第28-29页 |
| ·运用 SGA 解 MINIMAX 优化问题的算法描述 | 第29-30页 |
| ·运用 SGA 求解出现的困难 | 第30-31页 |
| ·改进的混合遗传算法求解 MINIMAX 优化问题 | 第31-35页 |
| ·改进遗传算法 | 第31-33页 |
| ·单纯形法的引入 | 第33-34页 |
| ·算法描述 | 第34-35页 |
| ·matlab 仿真实例计算 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于 HGA-I 的不确定对象 PID 优化 | 第38-56页 |
| ·PID 控制器参数的传统整定方法简介 | 第38-41页 |
| ·Ziegler-Nichols 整定方法 | 第38-39页 |
| ·遗传算法 PID 参数整定方法 | 第39-41页 |
| ·PID 控制性能指标 | 第41-43页 |
| ·动态指标 | 第41-42页 |
| ·综合指标 | 第42-43页 |
| ·HGA-I 整定不确定对象的 PID 参数的思想 | 第43-50页 |
| ·PID 控制器的选取 | 第43-44页 |
| ·不确定对象的描述 | 第44-46页 |
| ·参数的编码方案 | 第46页 |
| ·最优指标的选取 | 第46-48页 |
| ·适应度函数的选取 | 第48-49页 |
| ·参数整定的思想 | 第49-50页 |
| ·不确定对像的 PID 优化的参数整定算法 | 第50-52页 |
| ·matlab 实例仿真及结果分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 结论及展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 研究生期间已发表和在投论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
