| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.2.1 粒子群算法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 综合学习粒子群算法的现状 | 第12页 |
| 1.2.3 禁忌搜索算法的研究现状 | 第12页 |
| 1.2.4 差分进化算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要内容及安排 | 第13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第14-23页 |
| 2.1 粒子群算法 | 第14-17页 |
| 2.2 综合学习粒子群算法 | 第17-20页 |
| 2.3 本文实验设置 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于禁忌策略的混合优化算法 | 第23-36页 |
| 3.1 Tabu算法 | 第23-24页 |
| 3.2 CMA-ES协方差矩阵自适应进化策略 | 第24-26页 |
| 3.3 基于CMA-ES的CLPSO+Tabu算法 | 第26-28页 |
| 3.4 相关参数设置 | 第28-32页 |
| 3.4.1 学习概率 | 第28页 |
| 3.4.2 惯性权重 | 第28页 |
| 3.4.3 更新间隔代数 | 第28-29页 |
| 3.4.4 禁忌表与禁忌长度 | 第29页 |
| 3.4.5 领域结构 | 第29-32页 |
| 3.4.6 其他系数 | 第32页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第32-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于差分算法的速度更新策略 | 第36-47页 |
| 4.1 差分算法 | 第36-39页 |
| 4.1.1 变异操作 | 第38页 |
| 4.1.2 交叉操作 | 第38-39页 |
| 4.1.3 选择操作 | 第39页 |
| 4.2 差分算法的变异策略 | 第39-41页 |
| 4.3 差分进化算法与粒子群算法的融合 | 第41-42页 |
| 4.4 相关参数设置 | 第42-44页 |
| 4.4.1 惯性权重 | 第42-43页 |
| 4.4.2 学习因子 | 第43页 |
| 4.4.3 种群规模 | 第43页 |
| 4.4.4 缩放因子 | 第43-44页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于自适应框架的速度更新策略的融合 | 第47-56页 |
| 5.1 自适应框架的基本原理 | 第47-49页 |
| 5.2 速度更新策略的自适应融合 | 第49-51页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第61-62页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |