| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第1章.绪论 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·化工系统优化的特点 | 第15-16页 |
| ·随机优化算法 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作和成果 | 第17-19页 |
| ·本文内容组织 | 第19-20页 |
| 本章参考文献 | 第20-22页 |
| 第2章.优化算法理论基础 | 第22-40页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·优化问题的数学原理 | 第22-27页 |
| ·优化的数学表达 | 第22-23页 |
| ·函数的连续性 | 第23页 |
| ·凸集与凸函数 | 第23-24页 |
| ·函数局部形态 | 第24-26页 |
| ·函数极小值的必要条件 | 第26-27页 |
| ·局部优化方法 | 第27页 |
| ·随机优化算法 | 第27-34页 |
| ·模拟退火算法 | 第28-29页 |
| ·禁忌搜索 | 第29-30页 |
| ·遗传算法 | 第30-32页 |
| ·蚁群优化算法 | 第32-33页 |
| ·粒子群优化算法 | 第33-34页 |
| ·无免费午餐定理 | 第34-35页 |
| ·确定性全局优化算法 | 第35-37页 |
| ·分支定界法 | 第35-36页 |
| ·区间分析算法 | 第36-37页 |
| ·本节小结 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 本章参考文献 | 第38-40页 |
| 第3章.移动窗口—迭代遗传算法用于光谱波长选择 | 第40-58页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·过程分析技术 | 第41-42页 |
| ·光谱数据校正方法—PLSR | 第42-45页 |
| ·偏最小二乘回归算法 | 第43-45页 |
| ·校正模型的验证 | 第45页 |
| ·移动窗口—迭代遗传算法的波长选择 | 第45-48页 |
| ·移动窗口用于信息区间定位 | 第45-46页 |
| ·基于遗传算法的波长点选择 | 第46页 |
| ·基于迭代遗传算法的波长区段选择 | 第46-48页 |
| ·信息区间定位和波长点选择间的调整 | 第48页 |
| ·实例应用 | 第48-54页 |
| ·IGA在UV-VIS测定感冒液多组分中的应用 | 第48-51页 |
| ·MW—IGA在NIR测定小麦水分中的应用 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54页 |
| 本章参考文献 | 第54-58页 |
| 第4章.优进混合编码遗传算法并用于RBF-CSR建模 | 第58-68页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·RBF—CSR神经网络模型 | 第59-61页 |
| ·优进混合编码遗传算法 | 第61-63页 |
| ·染色体编码 | 第61-62页 |
| ·对约束的处理 | 第62页 |
| ·适应度函数与选择算子 | 第62页 |
| ·交叉算子和变异算子 | 第62页 |
| ·优进算子 | 第62-63页 |
| ·RBF—CSR模型在脉冲萃取塔中的应用 | 第63-65页 |
| ·建模与测试 | 第63-64页 |
| ·目标函数APRE的多峰性 | 第64页 |
| ·EHCGA的搜优性能 | 第64-65页 |
| ·几种模型的比较 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 本章参考文献 | 第66-68页 |
| 第5章.粒子群优化算法原理与运动分析 | 第68-86页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·PSO算法生物学背景 | 第68-69页 |
| ·原始粒子群优化算法 | 第69-72页 |
| ·概念发展 | 第69-70页 |
| ·算法流程 | 第70-72页 |
| ·标准粒子群算法 | 第72-73页 |
| ·惯性权重形式 | 第72-73页 |
| ·收缩因子形式 | 第73页 |
| ·粒子动态行为分析 | 第73-80页 |
| ·惯性权重PSO的收敛性分析 | 第73-79页 |
| ·原始PSO粒子行为分析 | 第79页 |
| ·PSO搜优能力与粒子运动轨迹关系 | 第79-80页 |
| ·PSO算法拓扑结构 | 第80-81页 |
| ·小世界模型 | 第80页 |
| ·几种典型的PSO种群拓扑结构 | 第80-81页 |
| ·粒子群优化算法与遗传算法的比较 | 第81-82页 |
| ·小结 | 第82页 |
| 本章参考文献 | 第82-86页 |
| 第6章.粒子群优化算法的改进 | 第86-116页 |
| ·引言 | 第86-87页 |
| ·算法性能测试标准 | 第87-90页 |
| ·合作粒子群算法 | 第90-99页 |
| ·合作粒子群优化算法原理 | 第90-93页 |
| ·CLPSO算法测试 | 第93-99页 |
| ·小结 | 第99页 |
| ·局部加速粒子群算法 | 第99-105页 |
| ·算法融合 | 第99-100页 |
| ·局部加速粒子群算法原理 | 第100-103页 |
| ·LAPSO算法测试 | 第103-105页 |
| ·小结 | 第105页 |
| ·线性约束粒子群算法 | 第105-111页 |
| ·线性约束粒子群算法原理 | 第106-109页 |
| ·LCPSO算法测试 | 第109-111页 |
| ·小结 | 第111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 本章参考文献 | 第112-116页 |
| 第7章.基于粒子群算法的相稳定性分析 | 第116-146页 |
| ·引言 | 第116-117页 |
| ·切平面距离判定法 | 第117-122页 |
| ·切平面距离判定原理 | 第117-119页 |
| ·Michelson稳定点方程 | 第119-120页 |
| ·基于最优化方法的稳定性判定 | 第120-121页 |
| ·LCPSO最小化切平面距离 | 第121-122页 |
| ·应用实例 | 第122-143页 |
| ·活度系数模型 | 第122-130页 |
| ·立方型状态方程 | 第130-135页 |
| ·非对称模型 | 第135-143页 |
| ·本章小结 | 第143页 |
| 本章参考文献 | 第143-146页 |
| 第8章.基于粒子群算法的复杂相平衡计算 | 第146-166页 |
| ·引言 | 第146-147页 |
| ·直接最小化GIBBS自由能 | 第147-150页 |
| ·目标函数约简 | 第148-150页 |
| ·约束处理 | 第150页 |
| ·液液平衡计算 | 第150-155页 |
| ·汽液液平衡计算 | 第155-158页 |
| ·含化学反应的相平衡计算 | 第158-162页 |
| ·反应相平衡问题的最小化自由能 | 第159页 |
| ·基于元素平衡的约束 | 第159-160页 |
| ·酯化反应相平衡用于测试 | 第160-162页 |
| ·本章小结 | 第162-163页 |
| 本章参考文献 | 第163-166页 |
| 第9章.总结与展望 | 第166-170页 |
| ·本文工作总结 | 第166-168页 |
| ·未来研究工作展望 | 第168-170页 |
| 附录A 热力学模型 | 第170-172页 |
| A.1 活度系数模型 | 第170-171页 |
| A.2 立方型状态方程模型 | 第171-172页 |
| 附录B 纯物质临界性质表 | 第172-173页 |
| 致谢 | 第173-174页 |
| 作者攻读博士期间撰写的论文和参与项目 | 第174页 |