| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 英文缩略词与符号索引 | 第14-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·动态优化问题的基本定义 | 第18-20页 |
| ·动态优化方法的发展史 | 第20-25页 |
| ·动态优化问题的间接解法 | 第20-21页 |
| ·迭代动态规划 | 第21-22页 |
| ·动态优化问题的直接解法 | 第22-24页 |
| ·动态优化问题的智能优化方法 | 第24-25页 |
| ·本文组织结构 | 第25-27页 |
| 第2章 基于控制变量参数化的动态优化问题计算框架 | 第27-33页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·控制变量参数化方法 | 第27-30页 |
| ·基于控制变量参数化的动态优化问题计算方法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 几种智能动态优化方法与动态优化问题求解 | 第33-49页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·差分进化动态优化算法 | 第33-35页 |
| ·变异 | 第34页 |
| ·交叉 | 第34-35页 |
| ·选择 | 第35页 |
| ·蚁群动态优化算法 | 第35-39页 |
| ·全局搜索 | 第37-38页 |
| ·局部搜索 | 第38-39页 |
| ·粒子群动态优化算法 | 第39-41页 |
| ·动态优化实例与算法分析 | 第41-47页 |
| ·间歇反应器连续反应问题 | 第41-44页 |
| ·管式反应器平行反应问题 | 第44-46页 |
| ·实例测试综合分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于改进粒子群优化的动态优化研究 | 第49-71页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·基于种群分布特性的自适应粒子群动态优化算法 | 第49-54页 |
| ·进化状态、进化因子与进化状态估计 | 第50-52页 |
| ·参数调整 | 第52-53页 |
| ·变异 | 第53-54页 |
| ·算法步骤 | 第54页 |
| ·动态优化实例与算法分析 | 第54-61页 |
| ·动态优化实例 | 第54-56页 |
| ·计算结果与算法分析 | 第56-61页 |
| ·改进的基于子种群合作的粒子群动态优化算法 | 第61-65页 |
| ·算法原理 | 第62-63页 |
| ·算法步骤 | 第63-65页 |
| ·动态优化实例与算法分析 | 第65-70页 |
| ·动态优化实例 | 第65-66页 |
| ·计算结果与算法分析 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 粒子群动态优化算法的进一步研究 | 第71-85页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·粒子群动态优化算法用于求解Bang-Bang控制问题 | 第71-72页 |
| ·动态实例测试 | 第72-79页 |
| ·催化剂混合反应问题 | 第72-76页 |
| ·Nishida问题 | 第76-79页 |
| ·迭代自适应粒子群动态优化算法 | 第79-83页 |
| ·迭代自适应粒子群动态优化算法 | 第79-81页 |
| ·动态优化实例测试 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·全文工作总结 | 第85-86页 |
| ·展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第93页 |