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粒子群算法的基本理论及其改进研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-21页
   ·引言第10-11页
   ·粒子群算法产生的背景第11-12页
   ·粒子群算法的研究现状第12-19页
     ·粒子群算法的理论研究第13-15页
     ·粒子群算法的性能改进研究第15-17页
     ·离散粒子群算法研究第17-18页
     ·粒子群算法的应用研究第18-19页
   ·本文研究思路与意义第19页
   ·本文研究内容与创新点第19-20页
   ·本文内容安排第20-21页
第二章 粒子群算法研究基础第21-36页
   ·优化算法的基本概念第21-23页
     ·优化问题第21-22页
     ·优化算法及其分类第22-23页
     ·局部优化算法第23页
     ·全局优化算法第23页
   ·智能优化算法第23-29页
     ·进化计算第24-26页
     ·群智能算法第26-27页
     ·其他智能优化算法第27-29页
   ·粒子群优化算法(PSO)第29-36页
     ·粒子群算法的基本形式第29-30页
     ·粒子群算法的基本流程第30-31页
     ·标准粒子群算法第31页
     ·粒子群算法的控制参数第31-33页
     ·粒子群算法与进化算法比较第33-36页
第三章 粒子群算法的随机性能与动态性能分析第36-56页
   ·引言第36页
   ·粒子运动轨迹分析第36-44页
     ·粒子运动轨迹的位置分析第37-41页
     ·粒子运动轨迹的速度分析第41-43页
     ·凸集与凸函数第43-44页
   ·最优位置的动态性对粒子轨迹的影响第44-50页
     ·收敛定理第45-47页
     ·仿真验证与分析第47-50页
   ·PSO算法的随机性对粒子轨迹的影响第50-51页
   ·粒子运动轨迹与算法收敛的关系第51-53页
   ·粒子群算法权重ω的分析第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第四章 基于相似度改进粒子群算法第56-70页
   ·引言第56页
   ·粒子之间的相似度第56-57页
   ·基于相似度变异的粒子群算法第57-64页
     ·多样性控制方法第57-58页
     ·粒子群的聚集度第58-59页
     ·基于相似度的变异第59页
     ·算法的过程描述和时间性分析第59-60页
     ·实验与分析第60-64页
   ·基于相似度权重动态调整的粒子群算法第64-69页
     ·权重的分析与改进第64页
     ·动态粒子群算法的基本思想第64-65页
     ·DPSO算法描述与分析第65-66页
     ·实验与分析第66-69页
   ·本章小结第69-70页
第五章 基于PSO思想的进化算法第70-86页
   ·引言第70页
   ·PSO算法的分析理论第70-71页
   ·新算法的模型第71-72页
   ·参数设置与分析第72-77页
     ·参数α,β的设置第72-74页
     ·参数k_2,k_3的设置第74-76页
     ·初始化问题第76页
     ·算法的分析第76-77页
   ·实验与分析第77-80页
   ·新算法在单交叉口信号控制中的运用第80-85页
     ·单交叉口信号控制模型第81-83页
     ·基于粒子群优化的单交叉口信号控制第83-84页
     ·仿真实验第84-85页
   ·本章小结第85-86页
第六章 离散二进制粒子群算法分析第86-108页
   ·引言第86页
   ·离散二进制粒子群算法第86-88页
   ·二进制粒子群算法的分析第88-96页
     ·位改变率的分析第88-89页
     ·位改变率的进一步分析第89-91页
     ·实验验证第91-94页
     ·速度期望值的分析第94-96页
   ·模式的分析第96-99页
     ·遗传算法模式定理第96-99页
     ·二进制PSO的模式分析第99页
   ·改进二进制PSO算法第99-104页
     ·公式的变换第100-101页
     ·实验演示第101-103页
     ·新改进的二进制PSO算法第103-104页
   ·BPSO求解背包问题第104-107页
     ·背包问题描述第104页
     ·求解背包问题的BPSO算法描述第104-105页
     ·实验与分析第105-107页
   ·本章小结第107-108页
第七章 结论第108-110页
参考文献第110-119页
致谢第119-120页
攻读学位期间主要的研究成果第120页

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