| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·现代最优化技术 | 第7-9页 |
| ·最优化的意义 | 第7页 |
| ·最优化问题 | 第7-8页 |
| ·最优化理论的发展历史 | 第8-9页 |
| ·优化算法 | 第9-11页 |
| ·现代优化算法的应运而生 | 第9页 |
| ·算法分类 | 第9-10页 |
| ·现代新算法和传统算法的比较 | 第10-11页 |
| ·本论文的主要工作 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-13页 |
| 第二章 若干现代最优化算法综述 | 第13-26页 |
| ·人工鱼群算法 | 第13-17页 |
| ·人工鱼群算法的操作过程 | 第13-16页 |
| ·人工鱼群算法的改进方向 | 第16-17页 |
| ·群体复合形算法 | 第17-21页 |
| ·群体复合形算法的操作过程 | 第17-20页 |
| ·群体复合形算法的改进方向 | 第20-21页 |
| ·模拟退火算法 | 第21-24页 |
| ·模拟退火算法的操作过程 | 第21-23页 |
| ·模拟退火算法的改进方向 | 第23-24页 |
| ·粒子群算法 | 第24-25页 |
| ·粒子群算法的操作过程 | 第24-25页 |
| ·粒子群算法的改进方向 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 遗传算法综述和实例应用 | 第26-39页 |
| ·基本遗传算法的构成要素 | 第26-32页 |
| ·染色体的编码方法 | 第26-27页 |
| ·选择算子 | 第27-29页 |
| ·交叉算子 | 第29-31页 |
| ·变异算子 | 第31页 |
| ·适应度函数 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的应用举例 | 第32-37页 |
| ·遗传算法在编码问题中的应用 | 第32-33页 |
| ·遗传算法在约束优化问题中的应用 | 第33-37页 |
| ·遗传算法总结 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 现代优化算法对典型函数优化与比较 | 第39-62页 |
| ·优化技术对函数寻优并比较 | 第39-60页 |
| ·优化技术对典型函数1 的优化 | 第39-44页 |
| ·优化技术对 Six - Hump Camel - Back函数的优化 | 第44-50页 |
| ·优化技术对Generalized Rosenbrock 函数的优化 | 第50-55页 |
| ·优化技术对J . D .Schaffer 函数的优化 | 第55-60页 |
| ·算法比较总结 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 现代优化算法的实际工程应用研究 | 第62-73页 |
| ·现代优化算法寻优RBF 神经网络权值 | 第62-63页 |
| ·现代优化算法优化工程实例模型 | 第63-68页 |
| ·工程实例模型 | 第63-65页 |
| ·优化目标的确定 | 第65页 |
| ·三种算法对模型的优化结果 | 第65-68页 |
| ·改进后的优化算法对工程实例模型优化 | 第68-72页 |
| ·遗传算法和粒子群算法结合优化模型 | 第69-70页 |
| ·遗传算法和人工鱼群算法结合优化模型 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结和展望 | 第73-76页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·对五种优化算法的理解 | 第73-74页 |
| ·对优化对象的理解 | 第74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第80页 |
