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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

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