混沌蚂蚁群优化算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·群智能理论简介 | 第11-13页 |
| ·群智能研究概况 | 第13-17页 |
| ·蚁群智能算法 | 第13-17页 |
| ·粒子群优化算法 | 第17页 |
| ·研究的目的和意义 | 第17-18页 |
| ·论文的主要工作和结构安排 | 第18-21页 |
| 2 混沌理论 | 第21-29页 |
| ·混沌理论概述 | 第21-22页 |
| ·混沌理论的三个核心概念 | 第22-23页 |
| ·混沌学与非线性动力学系统 | 第23-25页 |
| ·混沌优化 | 第25-29页 |
| ·数值函数问题的混沌优化理论研究 | 第25-26页 |
| ·组合问题的混沌优化理论研究 | 第26-29页 |
| 3 基于蚂蚁混沌行为的优化算法 | 第29-47页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·蚂蚁的混沌行为和自组织行为 | 第30-31页 |
| ·混沌蚂蚁群算法的数学模型 | 第31-35页 |
| ·蚂蚁的邻居以及蚂蚁间的信息交流方式 | 第35-37页 |
| ·混沌蚂蚁群模型的非线性动力学行为 | 第37-40页 |
| ·混沌蚂蚁群模型在数值函数优化中的应用 | 第40-41页 |
| ·讨论与小结 | 第41-47页 |
| 4 混沌蚂蚁群算法设计模糊系统与训练神经网络系统 | 第47-56页 |
| ·混沌蚂蚁群算法设计模糊系统 | 第47-53页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·设计模糊系统 | 第47-48页 |
| ·在非线性动态系统辨识中的应用 | 第48-50页 |
| ·在自适应控制系统中的应用 | 第50-51页 |
| ·用于自适应控制的数值仿真结果 | 第51-53页 |
| ·混沌蚂蚁群算法训练神经网络 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 基于CAS算法的PID整定及混沌系统参数辨识 | 第56-63页 |
| ·利用CAS算法进行PID参数整定 | 第56-59页 |
| ·优化模型的建立 | 第56-57页 |
| ·数值试验 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59页 |
| ·利用CAS算法进行混沌系统参数辨识 | 第59-63页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·Lorenz混沌系统的参数估计 | 第59-60页 |
| ·系统仿真实例 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 6 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 在学研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
