| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 课题研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容及其组织结构 | 第12-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 群智能算法 | 第16-28页 |
| 2.1 群智能算法概述 | 第16-18页 |
| 2.2 差分进化算法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基本思想 | 第18页 |
| 2.2.2 传统DE算法流程 | 第18-20页 |
| 2.2.3 DE算法的研究现状 | 第20-22页 |
| 2.3 粒子群优化算法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 基本思想 | 第22页 |
| 2.3.2 标准PSO算法流程 | 第22-24页 |
| 2.3.3 PSO算法的研究现状 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于定向进化策略的差分进化算法 | 第28-50页 |
| 3.1 定向进化机制 | 第28页 |
| 3.2 基于定向策略和云模型的自适应差分进化算法 | 第28-36页 |
| 3.2.1 自适应策略 | 第29-31页 |
| 3.2.2 定向策略 | 第31-33页 |
| 3.2.3 云模型 | 第33-34页 |
| 3.2.4 算法流程与整体框架 | 第34-36页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第36-48页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第36-37页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第37-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于个体差异进化策略的粒子群优化算法 | 第50-66页 |
| 4.1 个体差异进化机制 | 第50-51页 |
| 4.2 基于个体差异和灾变策略的改进型粒子群优化算法 | 第51-56页 |
| 4.2.1 灾变策略 | 第51页 |
| 4.2.2 个体差异进化机制 | 第51-54页 |
| 4.2.3 自适应策略 | 第54页 |
| 4.2.4 算法流程与整体框架 | 第54-56页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第56-65页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第56-58页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第58-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 改进型粒子群优化算法在载荷识别中的应用 | 第66-84页 |
| 5.1 载荷识别及其存在的问题 | 第66-67页 |
| 5.1.1 载荷识别 | 第66页 |
| 5.1.2 载荷识别研究现状及存在问题 | 第66-67页 |
| 5.2 单目标优化 | 第67-68页 |
| 5.3 多策略改进粒子群优化算法 | 第68-71页 |
| 5.3.1 粒子群定向初始化 | 第68-69页 |
| 5.3.2 个体竞争选择机制 | 第69-70页 |
| 5.3.3 参数自适应策略 | 第70-71页 |
| 5.4 基于多策略改进粒子群优化算法的载荷识别方法 | 第71-72页 |
| 5.5 实验及结果分析 | 第72-83页 |
| 5.5.1 实验设计 | 第73页 |
| 5.5.2 实验结果分析 | 第73-83页 |
| 5.6 本章小结 | 第83-84页 |
| 第6章 总结与展望 | 第84-88页 |
| 6.1 总结 | 第84-85页 |
| 6.2 本文工作的创新点 | 第85-86页 |
| 6.3 未来研究工作 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第98-99页 |