| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-9页 |
| ·研究背景和课题意义 | 第7-8页 |
| ·研究内容和创新点 | 第8页 |
| ·论文结构 | 第8-9页 |
| 第二章 粒子群算法的理论基础 | 第9-16页 |
| ·粒子群算法原理 | 第9-11页 |
| ·粒子群算法的基本原理和数学模型 | 第9-10页 |
| ·基本 PSO 的算法流程 | 第10-11页 |
| ·粒子群算法的优缺点 | 第11-12页 |
| ·粒子群算法的改进和发展 | 第12-15页 |
| ·惯性权重改进算法 | 第12-13页 |
| ·带压缩因子的改进算法 | 第13页 |
| ·粒子群算法与其他智能优化算法思想的混合 | 第13-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 基于捕食搜索策略的自适应混沌粒子群算法 | 第16-24页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·捕食搜索策略的基本思想 | 第16-17页 |
| ·混沌优化搜索的基本思想 | 第17-18页 |
| ·基于捕食搜索策略的自适应混沌粒子群算法实现 | 第18-23页 |
| ·捕食策略设计 | 第18页 |
| ·混沌优化搜索策略设计 | 第18-20页 |
| ·惯性权重动态自适应策略设计 | 第20页 |
| ·基于捕食策略的自适应混沌粒子群算法流程 | 第20-22页 |
| ·算法流程图 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 PSACPSO 算法在函数优化中的应用 | 第24-40页 |
| ·最优化算法基准测试函数 | 第24-28页 |
| ·PSACPSO 算法优化性能分析 | 第28-39页 |
| ·PSACPSO 算法在 Sphere 函数中的性能分析 | 第28-30页 |
| ·PSACPSO 算法在 Rosenbrock 函数中的性能分析 | 第30-33页 |
| ·PSACPSO 算法在 Rastrigrin 函数中的性能分析 | 第33-35页 |
| ·PSACPSO 算法在 Griewank 函数中的性能分析 | 第35-38页 |
| ·PSACPSO 算法在 Schaffer 函数中的性能分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 附录 | 第46-50页 |
