| 1 引论 | 第1-16页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·进化计算技术 | 第9-11页 |
| ·生物种群动态系统模拟 | 第11页 |
| ·NO FREE LUNCH 定理 | 第11-13页 |
| ·遗传算法的定性分析 | 第13-16页 |
| 2 粒子群优化算法 | 第16-32页 |
| ·粒子群优化算法模型 | 第16-18页 |
| ·粒子群优化算法的收敛性分析 | 第18-21页 |
| ·粒子群优化算法的改进形式 | 第21-23页 |
| ·二值PSO算法(BPSO) | 第21页 |
| ·交叉技术在基本PSO算法中的应用(HPSO) | 第21-22页 |
| ·基于合作模型的PSO算法(CPSO算法) | 第22-23页 |
| ·混合粒子群优化(HPSO)算法在机组组合中的应用 | 第23-31页 |
| ·机组组合问题的数学描述 | 第23-25页 |
| ·HPSO算法对机组组合问题中目标函数的整数变量以及约束的处理 | 第25页 |
| ·求解机组组合问题的HPSO算法中粒子迭代寻优过程 | 第25-26页 |
| ·HPSO算法中变动阈值的引入 | 第26页 |
| ·HPSO算法中的启发式变异过程 | 第26-27页 |
| ·求解机组组合问题的HPSO算法流程图 | 第27-28页 |
| ·算例分析 | 第28-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 3 扩展粒子群优化算法 | 第32-49页 |
| ·扩展粒子群优化算法模型 | 第32页 |
| ·扩展粒子群优化算法的收敛性分析 | 第32-34页 |
| ·扩展粒子群优化算法的控制参数设置准则 | 第34-35页 |
| ·扩展粒子群优化算法的收敛性函数仿真 | 第35-41页 |
| ·测试函数 | 第35-36页 |
| ·测试条件 | 第36页 |
| ·测试结果 | 第36-41页 |
| ·扩展粒子群优化算法在同步发电机参数辨识中的应用 | 第41-48页 |
| ·同步发电机参数辨识数学模型 | 第41-43页 |
| ·同步发电机参数辨识原理 | 第43-44页 |
| ·EPSO算法应用于同步发电机参数辨识的基本步骤 | 第44-45页 |
| ·数字模拟试验 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 4 离散粒子群优化算法 | 第49-58页 |
| ·离散粒子群优化算法模型 | 第49-51页 |
| ·离散粒子群优化算法在输电网络扩展规划问题中的应用 | 第51-57页 |
| ·输电网络扩展规划的数学模型 | 第51-52页 |
| ·适用于DPSO算法的输电网络扩展规划节点扩展矩阵和速度矩阵的构造 | 第52-53页 |
| ·基于黑板系统的DPSO算法多智能体模型 | 第53-55页 |
| ·利用DPSO算法求解输电网络扩展规划问题的算法流程 | 第55页 |
| ·算例分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 5 结论 | 第58-66页 |
| ·粒子群优化算法小结 | 第58-59页 |
| ·通用混合算法模型 | 第59页 |
| ·串行结构 | 第59页 |
| ·混合结构 | 第59页 |
| ·并行结构 | 第59页 |
| ·待研究问题 | 第59-66页 |
| 附录 硕士攻读期间发表的论文列表 | 第66页 |
