| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-9页 |
| Abstract | 第9-14页 |
| 目录 | 第14-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-23页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·化工系统优化的特点 | 第18-19页 |
| ·随机优化算法优点和不足 | 第19-20页 |
| ·本文研究思路 | 第20页 |
| ·本文内容组织 | 第20-23页 |
| 第2章 优化算法概述 | 第23-41页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·传统优化算法 | 第23-26页 |
| ·最优化问题的模型 | 第23-24页 |
| ·最优化问题的分类及相关算法 | 第24-26页 |
| ·随机优化算法 | 第26-35页 |
| ·进化计算 | 第26-28页 |
| ·模拟退火 | 第28-30页 |
| ·禁忌搜索 | 第30-31页 |
| ·粒子群优化算法 | 第31-33页 |
| ·蚁群优化算法 | 第33-34页 |
| ·随机优化算法的性能评价 | 第34-35页 |
| ·离线性能和在线性能 | 第34页 |
| ·算法稳定性度量 | 第34-35页 |
| ·确定性全局优化算法 | 第35-37页 |
| ·分支定界法 | 第35-37页 |
| ·无免费午餐定理 | 第37-38页 |
| ·经典实例 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 人工免疫系统 | 第41-59页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·免疫学的发展 | 第41-42页 |
| ·从生物免疫系统到人工免疫系统 | 第42-55页 |
| ·人工免疫系统的定义 | 第42-43页 |
| ·人工免疫系统的基本术语 | 第43-44页 |
| ·人工免疫系统的特点 | 第44页 |
| ·人工免疫系统的研究进展 | 第44-54页 |
| ·人工免疫系统的算法研究 | 第45-51页 |
| ·人工免疫系统的工程应用 | 第51-53页 |
| ·人工免疫系统的理论研究 | 第53-54页 |
| ·与其他方法的比较 | 第54-55页 |
| ·人工免疫系统与进化计算 | 第54页 |
| ·人工免疫系统与人工神经网络 | 第54-55页 |
| ·分析和展望 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-59页 |
| 第4章 基于抗体抑制免疫算法的相平衡计算 | 第59-81页 |
| ·引言 | 第59-61页 |
| ·相平衡计算问题的优化模型 | 第61-62页 |
| ·逸度比的表达式 | 第61-62页 |
| ·无化学反应相平衡的简化处理 | 第62页 |
| ·混合抗体抑制免疫算法的构建 | 第62-65页 |
| ·对抗体抑制免疫算法的改进 | 第62-63页 |
| ·产生可行解的策略 | 第63-64页 |
| ·可行抗体的产生 | 第63-64页 |
| ·抗体变异的可行性 | 第64页 |
| ·对抗体局部寻优的可行性处理 | 第64页 |
| ·其他细节 | 第64-65页 |
| ·案例应用 | 第65-79页 |
| ·算法性能测试 | 第65-67页 |
| ·算法稳定性分析 | 第65-66页 |
| ·在线性能与离线性能分析 | 第66-67页 |
| ·HIAAI用于相平衡的计算 | 第67-79页 |
| ·没有化学反应的相平衡 | 第67-76页 |
| ·带化学反应的相平衡 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第5章 基于优化人工免疫网络的状态变量无约束动态优化 | 第81-95页 |
| ·引言 | 第81-83页 |
| ·状态变量无约束动态优化问题的数学模型 | 第83-84页 |
| ·混合优化人工免疫网络算法的构建 | 第84-86页 |
| ·对优化人工免疫网络的改进 | 第84-85页 |
| ·不可行细胞的修复 | 第85-86页 |
| ·随机产生可行细胞 | 第85页 |
| ·克隆和变异操作的可行化处理 | 第85-86页 |
| ·局部寻优操作的可行化处理 | 第86页 |
| ·序贯细化策略 | 第86页 |
| ·案例应用 | 第86-93页 |
| ·几种算法的性能比较 | 第86-92页 |
| ·算法的运行轨迹 | 第92页 |
| ·混合优化人工免疫网络的二次响应 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 第6章 基于克隆选择算法的状态变量有约束动态优化 | 第95-107页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·状态变量有约束的动态优化问题的描述和转换 | 第95-96页 |
| ·改进克隆选择算法的构建 | 第96-99页 |
| ·不可行抗体的修复 | 第99页 |
| ·均匀设计方法产生可行抗体 | 第99页 |
| ·克隆和变异操作的可行化处理 | 第99页 |
| ·免疫网络自学习算子的可行化处理 | 第99页 |
| ·案例应用 | 第99-105页 |
| ·两个过程动态优化问题 | 第99-100页 |
| ·算法的运行方式和性能比较 | 第100-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第7章 基于克隆选择算法的多产品多步骤多设备零等待间歇调度 | 第107-121页 |
| ·引言 | 第107-108页 |
| ·MMMSZ问题概述与优化模型 | 第108-111页 |
| ·MMMSZ问题概述 | 第108-109页 |
| ·一种离散时间(全局离散时间间隔法)MINLP优化模型 | 第109-111页 |
| ·MCSA和LMCSA算法的构建 | 第111-114页 |
| ·MCSA算法的构建 | 第111-113页 |
| ·MMMZS问题的求解思路 | 第111页 |
| ·从生产方案到全产品批次 | 第111-113页 |
| ·MCSA的运行步骤 | 第113页 |
| ·LMCSA算法的构建 | 第113-114页 |
| ·应用试验和分析 | 第114-119页 |
| ·两个MMMSZ问题的实例 | 第114-115页 |
| ·算法试验的方式 | 第115-116页 |
| ·实例1的求解结果和分析 | 第116-118页 |
| ·实例2的求解结果和分析 | 第118-119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 第8章 总结与展望 | 第121-125页 |
| ·工作总结 | 第121-122页 |
| ·未来研究工作展望 | 第122-125页 |
| 参考文献 | 第125-135页 |
| 作者简历 | 第135页 |
