| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·典型的几种智能优化算法 | 第9-13页 |
| ·模拟退火算法 | 第9-10页 |
| ·遗传算法 | 第10页 |
| ·粒子群优化算法 | 第10-11页 |
| ·蚁群算法 | 第11页 |
| ·差分进化算法 | 第11页 |
| ·Alopex与AEA算法 | 第11-12页 |
| ·和声搜索算法研究概况 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 Alopex算法以及AEA算法 | 第15-26页 |
| ·Alopex算法原理及算法描述 | 第15-17页 |
| ·Alopex算法的原理分析 | 第15-16页 |
| ·Alopex算法的特点 | 第16页 |
| ·Alopex算法的研究和应用现状 | 第16-17页 |
| ·AEA(Alopex-based evolutionary algorithm)算法 | 第17-21页 |
| ·AEA算法原理分析 | 第17-18页 |
| ·AEA算法的执行步骤 | 第18-19页 |
| ·AEA算法的优化过程分析 | 第19-20页 |
| ·AEA算法的性能特点 | 第20-21页 |
| ·测试函数特点描述 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-26页 |
| 第3章 步长改进后的AEA算法 | 第26-40页 |
| ·关于行走步长的分析 | 第26-27页 |
| ·关于AEA改进的步长给定方式中的参数分析 | 第27-31页 |
| ·步长改进后的AEA算法(SAEA)的性能测试 | 第31-39页 |
| ·SAEA和基本AEA算法测试条件的说明 | 第31-32页 |
| ·SAEA算法和基本AEA算法对于10维测试函数的优化结果 | 第32-39页 |
| ·SAEA算法和基本AEA算法对于30维和50维测试函数的优化结果 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于SAEA与和声搜索融合的算法HSAEA | 第40-51页 |
| ·和声搜索算法 | 第40-41页 |
| ·基本和声算法的原理和特点 | 第40页 |
| ·和声搜索算法的步骤 | 第40页 |
| ·和声搜索算法的研究现状 | 第40-41页 |
| ·基于SAEA与和声搜索融合的算法HSAEA | 第41-43页 |
| ·HSAEA算法和SAEA算法的性能对比 | 第43-50页 |
| ·HSAEA算法和SAEA算法对于10维测试函数的优化结果 | 第43-50页 |
| ·HSAEA算法和SAEA算法对于30维和50维测试函数的优化结果 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 HSAEA算法在过程建模中的应用 | 第51-61页 |
| ·HSAEA算法在裂解深度建模中的应用研究 | 第51-55页 |
| ·乙烯裂解深度的主要指标 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第52-53页 |
| ·神经网络参数在HSAEA算法中的编码 | 第53-54页 |
| ·裂解深度模型的仿真与测试结果分析 | 第54-55页 |
| ·利用HSAEA算法优化重油热解模型参数的研究 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文研究工作总结 | 第61-62页 |
| ·论文展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文及获奖情况 | 第68页 |
