| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| CONTENTS | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·优化 | 第14-15页 |
| ·混沌的发展 | 第15-16页 |
| ·粒子群优化算法 | 第16-20页 |
| ·粒子群优化算法的改进 | 第18-19页 |
| ·粒子群优化算法的应用 | 第19-20页 |
| ·本文的内容安排和创新之处 | 第20-22页 |
| ·本文的内容安排 | 第20页 |
| ·本文的创新之处 | 第20-22页 |
| 第二章 优化的基本概念 | 第22-35页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·优化的基本概念 | 第22-25页 |
| ·优化问题的基本概念 | 第22-23页 |
| ·优化算法 | 第23-24页 |
| ·没有免费的午餐定理 | 第24-25页 |
| ·演化计算 | 第25-30页 |
| ·演化计算的发展 | 第26页 |
| ·遗传算法 | 第26-28页 |
| ·演化规则 | 第28-29页 |
| ·演化策略 | 第29页 |
| ·遗传编程 | 第29-30页 |
| ·群智能 | 第30-33页 |
| ·Swarm Intelligence | 第30-32页 |
| ·蚁群算法 | 第32-33页 |
| ·粒子群优化算法 | 第33页 |
| ·粒子群算法与遗传算法的比较 | 第33-35页 |
| 第三章 混沌粒子群优化算法 | 第35-50页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·PSO算法 | 第35-43页 |
| ·算法原理 | 第35-38页 |
| ·具体表述 | 第38-40页 |
| ·编程实现 | 第40-43页 |
| ·混沌粒子群优化算法 | 第43-50页 |
| ·混沌运动的基本性质 | 第43-44页 |
| ·混沌优化的基本思想 | 第44页 |
| ·混沌粒子群优化算法 | 第44-46页 |
| ·测试函数 | 第46-50页 |
| 第四章 基于混沌粒子群优化算法的FIR滤波器设计 | 第50-57页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·FIR数字滤波器 | 第50-52页 |
| ·FIR数字滤波器 | 第50-51页 |
| ·均方误差最小准则 | 第51-52页 |
| ·混沌粒子群优化算法设计FIR数字滤波器 | 第52-57页 |
| ·FIR数字滤波器分析 | 第52-53页 |
| ·适应度函数 | 第53页 |
| ·混沌粒子群优化算法设计FIR数字滤波器 | 第53-55页 |
| ·FIR滤波器设计实例及仿真结果 | 第55-57页 |
| 第五章 基于混沌粒子群优化算法的PID控制器参数优化 | 第57-66页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·PID控制的基本原理 | 第57-59页 |
| ·控制系统的性能评价指标 | 第59-61页 |
| ·确定性指标 | 第59-60页 |
| ·鲁棒性指标 | 第60-61页 |
| ·传统PID控制系统设计方法 | 第61-63页 |
| ·Ziegler—Nichols整定算法 | 第61-62页 |
| ·Cohen-Coon整定算法 | 第62页 |
| ·基于偏差积分指标最优的PID整定算法 | 第62-63页 |
| ·基于混沌粒子群优化算法的PID参数优化 | 第63-66页 |
| ·基于混沌粒子群优化算法的PID参数优化 | 第63-64页 |
| ·仿真实例 | 第64页 |
| ·仿真结果 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录 | 第74-79页 |