| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·智能优化算法 | 第8-12页 |
| ·优化算法的发展概述 | 第8页 |
| ·群智能理论 | 第8-12页 |
| ·PSO 算法原理 | 第10页 |
| ·蚁群算法原理 | 第10-12页 |
| ·色谱分离条件优化的研究概况 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 标准粒子群算法及其数理分析 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·标准粒子群算法 | 第14-17页 |
| ·粒子群算法的由来 | 第14-15页 |
| ·标准粒子群算法介绍 | 第15-17页 |
| ·标准粒子群算法收敛性 | 第17-18页 |
| ·标准粒子群算法多样性 | 第18-21页 |
| ·PSO 算法的早熟收敛问题 | 第18-19页 |
| ·PSO 算法的多样性分析 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 粒子群算法改进策略及其应用研究 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·粒子群算法的参数选择及其改进策略 | 第22-28页 |
| ·惯性因子与收敛因子的引入 | 第22-23页 |
| ·基于动态惯性因子的PSO 算法 | 第23-24页 |
| ·本文改进算法性能仿真及比较 | 第24-28页 |
| ·DWPSO 算法整定PID 参数 | 第28-31页 |
| ·PID 控制器的基本模型 | 第29页 |
| ·编码与适应值的选择 | 第29页 |
| ·算法的流程 | 第29-30页 |
| ·仿真实验 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 DWPSO 算法在多肽分离条件优化中的应用 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·色谱分离条件智能优化的一般过程 | 第32-35页 |
| ·优化参数的选择 | 第33-34页 |
| ·优化指标的确定 | 第34-35页 |
| ·实验设计 | 第35页 |
| ·高效液相色谱分离条件优化的策略 | 第35-37页 |
| ·串行优化方法 | 第36页 |
| ·并行优化方法 | 第36-37页 |
| ·结合法 | 第37页 |
| ·基于DWPSO 算法的高效液相色谱条件优化策略 | 第37-42页 |
| ·色谱分离条件优化的原理及操作步骤 | 第37-40页 |
| ·基于DWPSO 算法的分离条件优化的操作步骤 | 第40-41页 |
| ·实验条件及结果分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 结论与展望 | 第43-45页 |
| ·课题总结 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-53页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53页 |