| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-15页 |
| ·优化问题 | 第7-8页 |
| ·确定性优化方法 | 第7页 |
| ·随机性优化方法 | 第7-8页 |
| ·随机优化算法 | 第8-9页 |
| ·微粒群算法 | 第8页 |
| ·蚁群算法 | 第8-9页 |
| ·混合蛙跳算法 | 第9页 |
| ·人工植物优化算法 | 第9-12页 |
| ·人工植物优化算法的研究背景和现状 | 第12页 |
| ·混合算法的设计思想 | 第12-13页 |
| ·本文主要完成的工作 | 第13-15页 |
| 第二章 基于单纯形算法策略的人工植物优化算法 | 第15-27页 |
| ·单纯形算法策略的介绍 | 第15-16页 |
| ·基于单纯形算法策略的人工植物优化算法 | 第16-17页 |
| ·仿真实验 | 第17-26页 |
| ·测试函数 | 第17-18页 |
| ·算法的参数设置及性能分析 | 第18-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 人工植物优化算法和限制域拟牛顿算法的混合算法 | 第27-41页 |
| ·限域拟牛顿法的介绍 | 第27-31页 |
| ·牛顿算法 | 第27-28页 |
| ·拟牛顿法 | 第28-29页 |
| ·限域拟牛顿法 | 第29-31页 |
| ·APOA-LBFGS 的混合算法 | 第31-32页 |
| ·仿真实验 | 第32页 |
| ·测试函数 | 第32-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 人工植物优化算法与限域拟牛顿法的混合算法在非线性方程组上的应用 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·问题描述 | 第41-42页 |
| ·L-APOA 混合算法在非线性方程组上的应用 | 第42页 |
| ·仿真实验与分析 | 第42-48页 |
| ·测试问题 | 第42-44页 |
| ·仿真实验与分析 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第57-59页 |
| 个人简介及联系方式 | 第59-60页 |