| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第16-21页 |
| 1.2 研究内容与主要创新点 | 第21-22页 |
| 第二章 基于自组织分层结构和时变参数的猴群算法 | 第22-42页 |
| 2.1 猴群算法 | 第22-23页 |
| 2.2 SHMA算法 | 第23-28页 |
| 2.3 比较实验和结果分析 | 第28-35页 |
| 2.4 小结 | 第35-42页 |
| 第三章 基于高斯变异和动态参数的差分进化算法 | 第42-70页 |
| 3.1 差分进化算法 | 第42-44页 |
| 3.2 GPDE算法 | 第44-48页 |
| 3.3 比较实验和结果分析 | 第48-57页 |
| 3.4 小结 | 第57-70页 |
| 第四章 基于再初始化策略和空间调整策略的改善机制 | 第70-102页 |
| 4.1 改善机制的研究动机 | 第70-71页 |
| 4.2 改善机制的核心操作 | 第71-75页 |
| 4.3 比较实验和结果分析 | 第75-89页 |
| 4.4 小结 | 第89-102页 |
| 第五章 基于联合作战策略的新型智能算法–联合作战算法 | 第102-122页 |
| 5.1 联合作战策略和智能算法的内在关联 | 第102-103页 |
| 5.2 联合作战算法 | 第103-107页 |
| 5.3 比较实验和结果分析 | 第107-118页 |
| 5.4 小结 | 第118-122页 |
| 总结与展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-138页 |
| 发表论文与科研项目 | 第138-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |