| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 粒子群优化算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 细菌觅食算法研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本文研究内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 群体智能优化算法概述 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14-15页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 标准粒子群优化算法 | 第15-18页 |
| 2.2.2 自适应权重粒子群优化算法 | 第18-19页 |
| 2.3 细菌觅食算法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 基本原理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 细菌觅食算法的基本流程 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于细菌觅食的自适应粒子群优化算法改进研究 | 第24-44页 |
| 3.1 基于细菌觅食的自适应粒子群优化算法分析与设计 | 第24-26页 |
| 3.2 BFPSO算法流程 | 第26-29页 |
| 3.3 无约束测试函数实验 | 第29-38页 |
| 3.3.1 优化性能评价指标 | 第29-30页 |
| 3.3.2 测试函数 | 第30页 |
| 3.3.3 算法的控制参数设置 | 第30-32页 |
| 3.3.4 优化性能测试结果 | 第32-38页 |
| 3.3.5 优化性能的结论 | 第38页 |
| 3.4 有约束测试函数实验 | 第38-41页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第38-39页 |
| 3.4.2 算法的控制参数设置 | 第39-40页 |
| 3.4.3 优化性能测试结果与结论 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-44页 |
| 第4章 BFPSO算法在减速器优化设计中的应用 | 第44-50页 |
| 4.1 设计要求 | 第44页 |
| 4.2 设计变量 | 第44-45页 |
| 4.3 目标函数 | 第45页 |
| 4.4 约束条件 | 第45-47页 |
| 4.5 优化计算结果 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 群体智能优化算法在自动飞行控制系统中的优化设计 | 第50-59页 |
| 5.1 自动飞行控制系统设计方法 | 第50页 |
| 5.2 飞行器自动飞行控制系统设计实例 | 第50-58页 |
| 5.2.1 PID控制器 | 第51-52页 |
| 5.2.2 仿真优化设计步骤 | 第52-53页 |
| 5.2.3 俯仰角和自动油门控制系统优化仿真 | 第53-58页 |
| 5.2.4 设计结论 | 第58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 结论 | 第59-60页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 论文发表及科研情况 | 第67-69页 |
| 发表论文及专利 | 第67页 |
| 获奖情况 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
