| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 膜计算的研究现状及趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.1 膜计算的理论研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 膜计算的应用研究 | 第13页 |
| 1.2.3 膜计算的软硬件实现研究 | 第13-14页 |
| 1.3 粒子群算法的研究现状及趋势 | 第14-18页 |
| 1.3.1 粒子群算法的理论研究 | 第14-17页 |
| 1.3.2 粒子群算法的应用研究 | 第17-18页 |
| 1.4 协同进化的研究现状及趋势 | 第18-19页 |
| 1.5 膜计算与粒子群相结合的研究现状及趋势 | 第19-20页 |
| 1.6 论文主要研究内容及结构框架 | 第20-22页 |
| 第2章 基于逆粒子群优化算法的P系统（NPSO-P） | 第22-31页 |
| 2.1 NPSO-P算法 | 第22-26页 |
| 2.1.1 NPSO-P算法设计 | 第22-25页 |
| 2.1.2 NPSO-P算法流程 | 第25-26页 |
| 2.2 NPSO-P算法收敛性分析 | 第26-27页 |
| 2.3 实验及结果分析 | 第27-31页 |
| 2.3.1 参数设置 | 第27-28页 |
| 2.3.2 基准函数 | 第28-30页 |
| 2.3.3 对比实验结果分析 | 第30-31页 |
| 第3章 基于逆向学习机制的粒子群算法（CODPSO） | 第31-38页 |
| 3.1 CODPSO算法的参数设计 | 第31-34页 |
| 3.1.1 惯性权重的设置 | 第31-33页 |
| 3.1.2 异步变化的学习因子 | 第33页 |
| 3.1.3 时间飞行因子的设置 | 第33-34页 |
| 3.2 CODPSO算法的速度限制及逆向学习机制设计 | 第34-35页 |
| 3.2.1 速度限制及速度反弹策略 | 第34-35页 |
| 3.2.2 逆向学习机制 | 第35页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 基准函数 | 第35-36页 |
| 3.3.2 对比实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 第4章 基于酶数值膜系统的动态权重粒子群算法（CODPSO-AEPS） | 第38-50页 |
| 4.1 CODPSO-AEPS算法设计 | 第38-45页 |
| 4.1.1 基本思想 | 第38-39页 |
| 4.1.2 膜系统的结构设计 | 第39-40页 |
| 4.1.3 膜系统的规则设计 | 第40-45页 |
| 4.2 CODPSO-AEPS算法流程 | 第45-48页 |
| 4.2.1 规则的执行 | 第45-46页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第46-48页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第48-50页 |
| 4.3.1 基准函数 | 第48页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第48-50页 |
| 第5章 基于CODPSO-AEPS算法的TD-LTE基站优化选址问题 | 第50-66页 |
| 5.1 山区城镇基站选址的问题研究 | 第50-53页 |
| 5.1.1 基站选址的困难 | 第50-51页 |
| 5.1.2 TD-LTE技术简介 | 第51-53页 |
| 5.2 TD-LTE基站选址模型 | 第53-62页 |
| 5.2.1 符号定义 | 第53-54页 |
| 5.2.2 数学模型 | 第54-55页 |
| 5.2.3 基站优化选址算法设计 | 第55-56页 |
| 5.2.4 变量与参数设置 | 第56-61页 |
| 5.2.5 编码方式 | 第61页 |
| 5.2.6 算法流程 | 第61-62页 |
| 5.3 仿真实验及结果分析 | 第62-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文主要工作 | 第66页 |
| 6.2 进一步的研究方向 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表与项目参与情况 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
