| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·本文的研究成果 | 第10-11页 |
| ·本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 2 人工萤火虫群优化算法 | 第12-16页 |
| ·人工萤火虫群优化算法的研究现状及进展 | 第12页 |
| ·人工萤火虫群优化算法描述 | 第12-15页 |
| ·基本概念 | 第12-13页 |
| ·GSO算法描述 | 第13-15页 |
| ·算法参数 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 3 基于局部搜索策略的改进人工萤火虫群优化算法 | 第16-29页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·一种基于混沌优化的改进人工萤火虫群优化算法 | 第16-22页 |
| ·混沌法 | 第16-17页 |
| ·基于混沌优化的改进GSO算法(CGSO) | 第17-18页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第18-22页 |
| ·一种基于Powell方法的改进人工萤火虫群优化算法 | 第22-28页 |
| ·Powell方法 | 第22页 |
| ·基于Powell方法的改进GSO算法(GSO- Powell) | 第22-23页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 改进型人工萤火虫群优化与差分进化混合优化算法 | 第29-36页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·人工鱼群算法 | 第29页 |
| ·差分进化算法 | 第29-30页 |
| ·改进人工萤火虫群优化与差分进化的混合优化算法（DE-IGSO） | 第30-32页 |
| ·人工萤火虫群优化算法改进思想 | 第30页 |
| ·IGSO与DE融合策略 | 第30-31页 |
| ·DE-IGSO算法实施过程 | 第31-32页 |
| ·DE-IGSO函数仿真实验及结果分析 | 第32-34页 |
| ·测试函数 | 第32页 |
| ·实验环境 | 第32页 |
| ·仿真结果 | 第32-34页 |
| ·仿真结果分析 | 第34页 |
| ·应用实例及结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 5 混合人工萤火虫群优化算法在约束优化问题中的应用 | 第36-55页 |
| ·约束优化问题 | 第36页 |
| ·基于可行性规则的混合GSO算法(HGSO) | 第36-38页 |
| ·基于可行性规则的约束处理 | 第36-37页 |
| ·基于模拟退火的局部搜索 | 第37页 |
| ·HGSO算法步骤 | 第37-38页 |
| ·典型函数实验仿真及结果分析 | 第38-46页 |
| ·测试函数 | 第38-40页 |
| ·实验环境 | 第40页 |
| ·仿真结果 | 第40-45页 |
| ·仿真结果分析 | 第45-46页 |
| ·工程应用实例及结果分析 | 第46-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录 | 第61-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第81页 |
