一种基于动态NW小世界网络的粒子群算法

摘要	第3-4页
Abstract	第4页
1. 绪论	第7-11页
1.1 研究背景和意义	第7页
1.2 粒子群算法的研究现状	第7-9页
1.3 本文的主要内容	第9-11页
2. 粒子群算法简介	第11-20页
2.1 基本粒子群算法简介	第11-12页
2.2 粒子轨迹收敛性分析[8][54][55]	第12-15页
2.3 粒子群算法的参数优化	第15-16页
2.4 混合粒子群算法	第16-20页
3. 粒子群算法的拓扑结构	第20-27页
3.1 静态网络拓扑结构	第21-23页
3.2 动态网络拓扑结构	第23页
3.3 小世界网络	第23-27页
4. 基于动态NW小世界网络的粒子群算法	第27-36页
4.1 规则网络	第27-29页
4.2 基于动态NW网络的NWPSO算法	第29-31页
4.3 NWPSO算法收敛性分析	第31-33页
4.4 基于病毒传播模型的VPPSO算法	第33-36页
5. 仿真试验	第36-52页
5.1 Benchmark函数	第36-39页
5.2 PSO算法评价指标	第39-40页
5.3 函数优化结果分析	第40-50页
5.4 种群多样性分析	第50-52页
总结与展望	第52-53页
参考文献	第53-58页
在学期间发表的学术论文和研究成果	第58-60页
后记致谢	第60页