| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·自然计算 | 第9-10页 |
| ·常见进化算法 | 第10-14页 |
| ·蚁群算法 | 第10-11页 |
| ·人工蜂群算法 | 第11-12页 |
| ·社会情感算法 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 模拟情感空间模型的人工植物算法 | 第15-41页 |
| ·标准人工植物算法 | 第15-21页 |
| ·人工植物算法及研究背景 | 第15-16页 |
| ·光合作用算子 | 第16-17页 |
| ·向光性算子 | 第17-20页 |
| ·顶端优势算子 | 第20-21页 |
| ·基于类情感空间模型的向光性算子 | 第21-26页 |
| ·情感空间模型简介 | 第21-23页 |
| ·类情感空间模型在人工植物算法中的引入 | 第23-25页 |
| ·模拟情感空间模型的人工植物算法步骤与流程图 | 第25-26页 |
| ·仿真实验 | 第26-40页 |
| ·仿真实验的测试函数 | 第26-27页 |
| ·仿真实验的参数设置 | 第27-28页 |
| ·仿真实验结果分析 | 第28-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第三章 模拟情感空间的人工植物算法的参数选择 | 第41-49页 |
| ·均匀实验设计的介绍 | 第41页 |
| ·均匀分布实验的设计 | 第41-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 模拟情感模型的 APOA 算法在电力系统中的应用 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·电力系统无功优化问题的数学模型 | 第49-52页 |
| ·MEMAPOA 算法在电力无功优化系统中的应用 | 第52-57页 |
| ·MEMAPOA 算法的无功优化流程 | 第52-53页 |
| ·应用算例及分析 | 第53-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第五章 模拟情感模型的 APOA 算法在传感网络中的应用 | 第59-68页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·无线传感网络覆盖问题的数学模型 | 第59-60页 |
| ·模拟 APOA 的覆盖优化策略 | 第60-62页 |
| ·覆盖问题优化策略 | 第60-61页 |
| ·优化算法设计 | 第61-62页 |
| ·仿真实验及其结果分析 | 第62-66页 |
| ·仿真实验参数设置 | 第62-63页 |
| ·仿真结果分析 | 第63-66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 第六章 结束语 | 第68-70页 |
| ·工作总结 | 第68页 |
| ·下一步工作计划 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 研究生期间发表论文目录 | 第76-77页 |