| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·群智能算法的发展 | 第10-12页 |
| ·几种典型群智能算法 | 第12-16页 |
| ·蚁群算法 | 第12-13页 |
| ·粒子群算法 | 第13-14页 |
| ·混合蛙跳算法 | 第14-15页 |
| ·人工鱼群算法 | 第15-16页 |
| ·几种群智能算法的对比研究 | 第16页 |
| ·群智能算法的统一特征 | 第16-18页 |
| ·群智能算法的优点 | 第17页 |
| ·群智能算法流程 | 第17-18页 |
| ·人工蜂群算法的研究现状 | 第18-19页 |
| ·本文的研究内容及工作安排 | 第19-21页 |
| 第2章 人工蜂群算法基础 | 第21-28页 |
| ·人工蜂群算法起源及思想 | 第21页 |
| ·人工蜂群算法的原理 | 第21-23页 |
| ·模型结构 | 第21-22页 |
| ·蜜源选择 | 第22-23页 |
| ·人工蜂群算法的流程 | 第23-25页 |
| ·人工蜂群算法参数分析 | 第25页 |
| ·人工蜂群算法的特征 | 第25-27页 |
| ·人工蜂群算法的改进方法 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 快速自适应蜂群算法(QAABC) | 第28-46页 |
| ·改进的蜜源更新方式 | 第28-29页 |
| ·改进的跟随蜂选择引领蜂方式 | 第29页 |
| ·QAABC算法流程 | 第29-30页 |
| ·函数优化实验 | 第30-41页 |
| ·测试函数简介 | 第30-34页 |
| ·仿真设置 | 第34页 |
| ·比例因子θ_(ij)的有效性 | 第34-35页 |
| ·仿真结果及讨论 | 第35-41页 |
| ·QAABC算法在工程结构优化设计问题上的应用 | 第41-45页 |
| ·QAABC算法在压力容器设计问题上的应用 | 第41-43页 |
| ·QAABC算法在张力/压缩弹簧优化设计问题上的应用 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 改进人工蜂群算法(GFABC) | 第46-61页 |
| ·约束优化问题的概念及求解方法 | 第46-47页 |
| ·约束优化问题定义 | 第46页 |
| ·约束优化问题求解方法 | 第46-47页 |
| ·针对约束问题的改进人工蜂群算法(GFABC) | 第47-50页 |
| ·改进人工蜂群算法(GFABC)原理 | 第47-48页 |
| ·GFABC算法的实现 | 第48-49页 |
| ·GFABC算法流程 | 第49-50页 |
| ·标准测试函数实验及结果分析 | 第50-57页 |
| ·测试函数简介 | 第50-55页 |
| ·仿真结果分析 | 第55-57页 |
| ·GFABC算法在丁烯烷化过程的应用 | 第57-60页 |
| ·仿真实例简介 | 第57-58页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·研究工作总结 | 第61页 |
| ·工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者在攻读硕士学位期间取得的成果 | 第71页 |