| 独创性声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-19页 |
| 第一章 前言 | 第19-27页 |
| ·研究背景 | 第19-21页 |
| ·研究动机 | 第21-22页 |
| ·采用的研究方法 | 第22-23页 |
| ·本文的主要工作和意义 | 第23-24页 |
| ·主要创新点 | 第24-25页 |
| ·论文内容介绍 | 第25-27页 |
| 第二章 自然计算 | 第27-47页 |
| ·自然计算的发展历史和研究应用现状 | 第27-29页 |
| ·自然计算的主要方法论 | 第29-40页 |
| ·人工免疫系统AIS | 第29-30页 |
| ·蚁群算法ACO | 第30-32页 |
| ·DNA计算 | 第32-34页 |
| ·文化算法CA | 第34-36页 |
| ·其他算法 | 第36-40页 |
| ·与自然计算相关的几个论题 | 第40-47页 |
| ·还原论的局限 | 第40-41页 |
| ·自组织现象、涌现与复杂系统 | 第41-43页 |
| ·认知可计算论与计算主义 | 第43-45页 |
| ·人工生命 | 第45-47页 |
| 第三章 粒子群优化算法 | 第47-71页 |
| ·优化 | 第47-52页 |
| ·优化问题 | 第47-48页 |
| ·优化算法 | 第48-49页 |
| ·优化算法的分类 | 第49-51页 |
| ·无免费午餐定理 | 第51-52页 |
| ·粒子群优化算法 | 第52-71页 |
| ·算法简介 | 第52-58页 |
| ·算法历史 | 第58-63页 |
| ·粒子轨迹与收敛行为分析 | 第63-69页 |
| ·粒子轨迹的收敛性与PSO算法的收敛性 | 第69-71页 |
| 第四章 基于非线性单纯形搜索的混合粒子群算法 | 第71-85页 |
| ·粒子群算法的主要问题 | 第71-72页 |
| ·非线性单纯形法NSM | 第72-75页 |
| ·混合算法的研究动机 | 第75-77页 |
| ·基于NSM的混合PSO算法 | 第77-85页 |
| ·用单纯形法生成初始种群 | 第77-78页 |
| ·发展单纯形法作为新的进化算子 | 第78-80页 |
| ·在搜索后期阶段应用单纯形法加强局部搜索 | 第80-81页 |
| ·发现所有全局最优点 | 第81-85页 |
| 第五章 基于社会影响力的改进粒子群算法 | 第85-97页 |
| ·PSO算法中的社会影响力 | 第85-89页 |
| ·PSO模型中的社会影响力因素 | 第85-86页 |
| ·相关的前期研究工作 | 第86-87页 |
| ·吸引力的度量 | 第87-88页 |
| ·社会影响力的选择 | 第88-89页 |
| ·基于不同社会影响力选择的粒子群算法 | 第89-91页 |
| ·轮盘赌选择模型 | 第89-90页 |
| ·加权综合模型 | 第90-91页 |
| ·受小世界模型启发的PSO算法 | 第91-97页 |
| ·小世界PSO算法 | 第93-94页 |
| ·子种群协作进化 | 第94-97页 |
| 第六章 实验设计及参数影响研究 | 第97-115页 |
| ·Benchmark问题 | 第97页 |
| ·本章使用的benchmark问题 | 第97-99页 |
| ·Sphere | 第97-98页 |
| ·Rosenbrock | 第98页 |
| ·Rastrigin | 第98页 |
| ·Levy No.3 | 第98-99页 |
| ·实验环境及参数设置 | 第99页 |
| ·算法的符号表示 | 第99-100页 |
| ·衡量指标 | 第100-101页 |
| ·实验一：三种初始单纯形生成方法对NSM-PSO混合算法的影响 | 第101-103页 |
| ·收敛准则1 | 第101-102页 |
| ·收敛准则2 | 第102-103页 |
| ·实验二：参数选择 | 第103-115页 |
| ·NSMPSO3的间隔次数 | 第103-105页 |
| ·NSMPSO5的参数r和p | 第105-107页 |
| ·RSPSO的间隔次数 | 第107-115页 |
| 第七章 在多峰函数优化问题上的比较实验 | 第115-135页 |
| ·本章使用的benchmark问题 | 第115-117页 |
| ·Sphere | 第115页 |
| ·Griewank | 第115-116页 |
| ·Ackley | 第116页 |
| ·Schaffer | 第116页 |
| ·Shubert | 第116-117页 |
| ·实验中的参数设置 | 第117页 |
| ·算法性能比较 | 第117-135页 |
| ·收敛准则1 | 第118-121页 |
| ·收敛准则2 | 第121-135页 |
| 第八章 粒子群算法在PID参数整定中的应用 | 第135-145页 |
| ·PID控制原理 | 第135-136页 |
| ·PID控制的特点 | 第136页 |
| ·PID控制器的参数整定 | 第136-138页 |
| ·基于粒子群算法的PID参数整定 | 第138页 |
| ·仿真研究 | 第138-145页 |
| ·采用的性能指标 | 第139页 |
| ·二阶系统 | 第139-141页 |
| ·纯滞后系统 | 第141-145页 |
| 第九章 总结及未来工作计划 | 第145-151页 |
| ·研究工作总结 | 第145-147页 |
| ·未来工作计划与研究方向 | 第147-151页 |
| ·未来工作计划 | 第148页 |
| ·未来研究方向 | 第148-151页 |
| 参考文献 | 第151-173页 |
| 发表文章目录 | 第173-177页 |
| 致谢 | 第177-178页 |