| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-12页 |
| ·选题背景及其意义 | 第6-10页 |
| ·概述 | 第6-8页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外算法研究现状 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 人工鱼群算法的研究 | 第12-22页 |
| ·人工鱼群算法原理 | 第12-16页 |
| ·算法描述 | 第13-14页 |
| ·算法结构及相关定义 | 第14页 |
| ·行为描述 | 第14-15页 |
| ·觅食行为（AF_prey） | 第14页 |
| ·聚群行为（AF_swarm） | 第14-15页 |
| ·追尾行为（AF_follow） | 第15页 |
| ·公告板（AF_bulletin） | 第15页 |
| ·行为选择 | 第15页 |
| ·各个行为对收敛的影响分析 | 第15-16页 |
| ·各个参数对收敛的影响分析 | 第16页 |
| ·视野和步长 | 第16页 |
| ·拥挤度因子 | 第16页 |
| ·人工鱼个体的数目 | 第16页 |
| ·人工鱼群算法的特点 | 第16页 |
| ·人工鱼群算法流程图 | 第16-17页 |
| ·复杂函数优化的人工鱼群算法 | 第17-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于人工鱼群算法的系统辨识 | 第22-35页 |
| ·系统辨识的基本原理 | 第23-27页 |
| ·基于人工鱼群算法的热工过程辨识 | 第27-34页 |
| ·基于人工鱼群算法的热工过程辨识原理 | 第28-29页 |
| ·模型参数估计 | 第29-31页 |
| ·利用现场数据的辨识 | 第31-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于人工鱼群算法的控制器参数优化设计 | 第35-49页 |
| ·PID控制器参数优化概述 | 第39-43页 |
| ·人工鱼群算法在PID控制器参数优化设计应用中的问题 | 第41-42页 |
| ·适应度函数设计 | 第41页 |
| ·控制变量可行解域的生成 | 第41-42页 |
| ·算法的终止条件 | 第42页 |
| ·人工鱼群算法步骤 | 第42-43页 |
| ·基于人工鱼群算法的PID控制器参数优化设计 | 第43-48页 |
| ·单回路PID参数优化 | 第43-44页 |
| ·主汽温串级控制系统PID参数优化 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·课题研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第56页 |