| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 智能优化算法出现的背景 | 第9页 |
| 1.2 智能优化算法的介绍及研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 三种智能优化算法的介绍 | 第12-20页 |
| 2.1 PSO 算法的介绍 | 第12-13页 |
| 2.2 爆炸搜索算法[24] | 第13-16页 |
| 2.3 云搜索优化算法[25] | 第16-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 近似共轭梯度法介绍 | 第20-24页 |
| 3.1 几种传统的优化算法 | 第20-21页 |
| 3.2 共轭梯度法的计算步骤 | 第21页 |
| 3.3 差商代替导数的相关介绍 | 第21-22页 |
| 3.4 近似共轭梯度法 | 第22-23页 |
| 3.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 4 测试函数的介绍 | 第24-26页 |
| 5 带共轭梯度算子的爆炸搜索算法及相应的实验结果 | 第26-35页 |
| 5.1 带共轭梯度算子的爆炸搜索算法中两个算子和算法步骤介绍 | 第26-27页 |
| 5.2 实验过程中算法的参数设置 | 第27-28页 |
| 5.3 测试结果及分析 | 第28-34页 |
| 5.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 6 带共轭梯度算子的云搜索优化算法及相应的实验结果 | 第35-42页 |
| 6.1 CGCSO 算法介绍和步骤 | 第35-36页 |
| 6.2 实验中算法的参数设置 | 第36页 |
| 6.3 测试结果及分析 | 第36-41页 |
| 6.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 7 论文小结以及未来展望 | 第42-44页 |
| 7.1 论文小结 | 第42页 |
| 7.2 未来展望 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第48页 |