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 |
