| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-29页 |
| ·化工过程优化 | 第13-14页 |
| ·最优化问题 | 第14-15页 |
| ·最优化方法 | 第15-16页 |
| ·经典优化算法 | 第15页 |
| ·启发式算法 | 第15-16页 |
| ·现代启发式算法 | 第16-23页 |
| ·模拟退火 | 第17页 |
| ·禁忌搜索 | 第17-18页 |
| ·进化计算 | 第18-21页 |
| ·群智能优化算法 | 第21-23页 |
| ·蚁群算法在化工过程优化中的应用 | 第23-25页 |
| ·无约束标准测试函数 | 第25-28页 |
| ·本文结构 | 第28-29页 |
| 第2章 基本蚁群算法 | 第29-48页 |
| ·旅行商问题 | 第29-30页 |
| ·蚁群算法的起源 | 第30-34页 |
| ·蚂蚁觅食行为的分析 | 第30-32页 |
| ·蚂蚁系统的数学模型 | 第32-34页 |
| ·蚁群算法的寻优机制 | 第34页 |
| ·蚁群算法的发展 | 第34-41页 |
| ·最大最小蚂蚁系统(MMAS) | 第35-36页 |
| ·蚁群系统(ACS) | 第36-38页 |
| ·蚁群算法的通用框架(ACO) | 第38-41页 |
| ·蚁群算法的理论分析 | 第41-45页 |
| ·收敛性研究成果 | 第41-43页 |
| ·蚁群算法与进化计算的比较 | 第43-45页 |
| ·蚁群算法的应用进展 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 基于正态分布的连续多蚁群算法研究 | 第48-66页 |
| ·连续优化领域的挑战 | 第48-49页 |
| ·连续蚁群算法的研究思路 | 第49-53页 |
| ·ACO策略与进化算法相结合 | 第49-50页 |
| ·连续空间离散化技术 | 第50页 |
| ·基于新的蚂蚁行为模型 | 第50-52页 |
| ·本文算法的研究思路 | 第52-53页 |
| ·基于正态分布的连续多蚁群算法的构建 | 第53-58页 |
| ·信息素分布模型 | 第54-55页 |
| ·解的构造过程 | 第55-56页 |
| ·信息素的更新 | 第56-57页 |
| ·多群协作策略 | 第57-58页 |
| ·CMACO算法的步骤 | 第58页 |
| ·性能测试与分析 | 第58-65页 |
| ·测试函数 | 第58-59页 |
| ·性能比较 | 第59-60页 |
| ·寻优过程 | 第60-61页 |
| ·参数设置 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 CMACO在化工动态优化中的应用 | 第66-75页 |
| ·化工动态优化概述 | 第66-68页 |
| ·优化PARK-RAMIREZ生物反应器的产品产量 | 第68-70页 |
| ·数学模型 | 第68页 |
| ·模型优化 | 第68-69页 |
| ·结果分析 | 第69-70页 |
| ·优化LEE-RAMIREZ生物反应器的生产收益 | 第70-74页 |
| ·数学模型 | 第70-71页 |
| ·模型优化 | 第71-73页 |
| ·结果分析 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 CMACO在相平衡计算中的应用 | 第75-86页 |
| ·相平衡计算概述 | 第75-76页 |
| ·相平衡的优化模型 | 第76-80页 |
| ·目标函数约简 | 第77-79页 |
| ·约束处理 | 第79-80页 |
| ·实例应用 | 第80-85页 |
| ·液液相平衡计算 | 第80-83页 |
| ·汽液液平衡计算 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 总结与展望 | 第86-89页 |
| ·本文工作总结 | 第86-88页 |
| ·未来工作展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文及参与的科研项目 | 第96页 |