粒子群优化算法的研究及其应用
中文摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-24页 |
·概述 | 第10页 |
·群体智能算法 | 第10-14页 |
·蚁群算法 | 第11-13页 |
·粒子群优化算法 | 第13-14页 |
·基本粒子群算法 | 第14-16页 |
·算法原理 | 第14-16页 |
·算法流程 | 第16页 |
·带惯性权重的粒子群算法 | 第16-18页 |
·PSO 算法的研究现状 | 第18-22页 |
·与其他算法相结合的改进 | 第18-20页 |
·与其他理论相结合的改进 | 第20-22页 |
·PSO 算法的应用及其发展趋势 | 第22-23页 |
·本文的研究内容 | 第23-24页 |
·算法的收敛条件及停止标准 | 第23页 |
·两种改进的粒子群优化算法 | 第23页 |
·改进算法的实现及应用 | 第23-24页 |
第二章 算法的收敛性及收敛停止标准 | 第24-33页 |
·动态系统理论 | 第24-25页 |
·PSO 算法一维问题域的收敛 | 第25-26页 |
·PSO 算法二维问题域的收敛分析 | 第26-29页 |
·二维问题的简化 | 第27-28页 |
·二维问题的收敛 | 第28-29页 |
·优化结果和讨论 | 第29-30页 |
·粒子群数目N 的影响 | 第29-30页 |
·目标函数的影响 | 第30页 |
·粒子群算法停止收敛的标准 | 第30-32页 |
·基于改进的收敛标准 | 第30-31页 |
·基于运动的收敛标准 | 第31页 |
·基于分散的收敛标准 | 第31页 |
·混合收敛标准 | 第31-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第三章 一种动态惯性权值的粒子群优化算法 | 第33-48页 |
·算法原理 | 第33-37页 |
·算法的数学模型 | 第34-36页 |
·自适应惯性权重w | 第36-37页 |
·算法流程 | 第37页 |
·仿真实验和结果讨论 | 第37-47页 |
·结论 | 第47-48页 |
第四章 一种自适应随机惯性权重的粒子群优化算法 | 第48-54页 |
·算法原理 | 第48-49页 |
·算法流程 | 第49-50页 |
·仿真实验和结果讨论 | 第50-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第五章 改进粒子群算法在机械工程优化中的应用 | 第54-72页 |
·带约束的微粒群算法 | 第54-58页 |
·典型二维函数的仿真试验 | 第54-57页 |
·高阶函数的仿真试验 | 第57-58页 |
·二级斜齿圆柱齿轮减速器的优化设计 | 第58-64页 |
·数学模型的建立 | 第58-60页 |
·各参数的确定 | 第60-63页 |
·优化结果 | 第63-64页 |
·圆柱压缩螺旋弹簧优化设计 | 第64-68页 |
·数学模型的建立 | 第65页 |
·约束条件的确定 | 第65-67页 |
·优化结果 | 第67-68页 |
·拉伸圆柱螺旋弹簧优化设计 | 第68-71页 |
·数学模型的建立 | 第68页 |
·约束条件的确定 | 第68-69页 |
·优化结果 | 第69-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
总结与展望 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论 | 第78-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
个人简介 | 第80-81页 |