| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 术语表 | 第15-18页 |
| 1 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 引言 | 第18-19页 |
| 1.2 遗传算法概述 | 第19-24页 |
| 1.2.1 遗传算法的发展 | 第19-20页 |
| 1.2.2 遗传算法的基本概念 | 第20-21页 |
| 1.2.3 基本遗传算法的实现 | 第21-22页 |
| 1.2.4 遗传算法的特点 | 第22-23页 |
| 1.2.5 遗传算法的发展方向 | 第23-24页 |
| 1.3 混洗蛙跳算法概述 | 第24-29页 |
| 1.3.1 混洗蛙跳算法的基本概念 | 第24-25页 |
| 1.3.2 混洗蛙跳算法的理论基础 | 第25-27页 |
| 1.3.3 混洗蛙跳算法的研究现状 | 第27-28页 |
| 1.3.4 混洗蛙跳算法的发展方向 | 第28-29页 |
| 1.4 化工过程参数估计问题概述 | 第29-31页 |
| 1.4.1 燃料电池模型参数估计 | 第30-31页 |
| 1.4.2 重油热裂解模型参数估计 | 第31页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第31-34页 |
| 2 具有遗传算子的混洗蛙跳算法 | 第34-62页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 混洗蛙跳算法 | 第35-42页 |
| 2.2.1 混洗蛙跳全局搜索 | 第35-38页 |
| 2.2.2 混洗蛙跳局部搜索 | 第38-42页 |
| 2.3 具有遗传算子的混洗蛙跳算法 | 第42-49页 |
| 2.3.1 在混洗蛙跳算法的局部搜索中引入变异操作 | 第42-44页 |
| 2.3.2 在混洗蛙跳算法的全局搜索中引入交叉和自然选择操作 | 第44-46页 |
| 2.3.3 具有遗传算子的混洗蛙跳算法的实现 | 第46-49页 |
| 2.4 仿真实验研究 | 第49-55页 |
| 2.4.1 测试函数 | 第49-53页 |
| 2.4.2 测试结果分析 | 第53-55页 |
| 2.5 用GSFLA算法估计燃料电池模型参数 | 第55-61页 |
| 2.5.1 燃料电池参数辨识问题描述 | 第55-57页 |
| 2.5.2 用GSFLA算法估计燃料电池模型参数 | 第57-61页 |
| 2.6 小结 | 第61-62页 |
| 3 混合混洗蛙跳算法 | 第62-86页 |
| 3.1 引言 | 第62-63页 |
| 3.2 基于DNA编码的多种群循环遗传算法 | 第63-72页 |
| 3.2.1 编码与解码 | 第63-65页 |
| 3.2.2 自然选择操作 | 第65页 |
| 3.2.3 遗传操作 | 第65-69页 |
| 3.2.4 多种群循环策略 | 第69页 |
| 3.2.5 MCGA算法实现步骤 | 第69-72页 |
| 3.3 混合混洗蛙跳算法 | 第72-76页 |
| 3.3.1 用MCGA改进SFLA | 第72-74页 |
| 3.3.2 MCGA-SFLA算法实现步骤 | 第74-76页 |
| 3.4 仿真实验研究 | 第76-81页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第76-79页 |
| 3.4.2 测试结果分析 | 第79-81页 |
| 3.5 用MCGA-SFLA算法估计重油热裂解模型参数 | 第81-84页 |
| 3.5.1 重油热裂解模型参数辨识问题描述 | 第81-82页 |
| 3.5.2 用MCGA-SFLA算法估计重油热裂解模型参数 | 第82-84页 |
| 3.6 小结 | 第84-86页 |
| 4 总结与展望 | 第86-88页 |
| 4.1 全文总结 | 第86-87页 |
| 4.2 研究展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-97页 |
| 作者在攻读硕士期间取得的科研成果 | 第97页 |
