摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
1 Inverse Problem | 第12-23页 |
1.1 Introduction | 第12-15页 |
1.2 State of Art of Global Optimization | 第15-21页 |
1.2.1 State of arts of vector optimizer | 第17-18页 |
1.2.2 State of arts of robust optimization methodology | 第18-21页 |
1.3 Work of Dissertation | 第21-23页 |
1.3.1 Objective | 第21-22页 |
1.3.2 Dissertation outline | 第22-23页 |
2 Particle Swarm Optimization | 第23-54页 |
2.1 Introduction | 第23-25页 |
2.2 Swarm Intelligence | 第25页 |
2.3 Basic PSO Model | 第25-29页 |
2.3.1 Global best PSO model | 第27-28页 |
2.3.2 Local best PSO | 第28-29页 |
2.4 Algorithm Parameters | 第29-31页 |
2.4.1 Swarm size | 第29页 |
2.4.2 Iteration numbers | 第29页 |
2.4.3 Velocity components | 第29-30页 |
2.4.4 Learning parameter | 第30-31页 |
2.5 Geometrical Demonstration of Particle | 第31-33页 |
2.6 Neighborhood Topologies | 第33-36页 |
2.6.1 Star topology | 第34页 |
2.6.2 Ring topology | 第34-35页 |
2.6.3 Wheel topology | 第35-36页 |
2.7 Previous Research Work | 第36-53页 |
2.7.1 Improvement on exploration searches | 第36-44页 |
2.7.2 Selection of basis parameters | 第44-48页 |
2.7.3 Mutation Mechanism | 第48-50页 |
2.7.4 Hybridization | 第50-53页 |
2.8 Conclusion | 第53-54页 |
3 Improvements of PSOs | 第54-98页 |
3.1 Introduction | 第54-55页 |
3.2 First Improved PSO | 第55-58页 |
3.2.1 Introduction of mutation operator | 第55-57页 |
3.2.2 Dynamic inertia weight | 第57-58页 |
3.3 Second Improved PSO | 第58-63页 |
3.3.1 The proposed modified PSO | 第58-60页 |
3.3.2 A new variation in inertia weight | 第60-61页 |
3.3.3 A new strategy for learning parameters | 第61-62页 |
3.3.4 Introduction of an improved parameter | 第62-63页 |
3.4 Third Improved PSO | 第63-69页 |
3.4.1 Introduction of global best particle | 第63-66页 |
3.4.2 Dynamic control parameter | 第66-67页 |
3.4.3 The learning factors updating | 第67-69页 |
3.5 Case Study and Parameter Settings of the New Improved PSOs | 第69-71页 |
3.5.1 First improved PSO parameter setting | 第69-70页 |
3.5.2 Comparison of second and third improved PSOs with other PSO variants | 第70-71页 |
3.6 Results and Statistical Analysis of First Improved PSO | 第71-77页 |
3.6.1 Comparisons of the solution accuracy | 第71-74页 |
3.6.2 Convergence comparison | 第74-77页 |
3.7 Second Improved PSO Results and Discussion | 第77-88页 |
3.7.1 Convergence comparison | 第81-88页 |
3.8 Third Improved PSO Results and Statistical Analysis | 第88-97页 |
3.8.1 Comparisons results of optimal algorithms | 第88-93页 |
3.8.2 Convergence performances of different optimal algorithms | 第93-97页 |
3.9 Conclusion | 第97-98页 |
4 Application | 第98-110页 |
4.1 Introduction | 第98-99页 |
4.2 Team benchmark Workshop Problem 22 | 第99-101页 |
4.3 Solution of the Direct Problem Using Finite Element Method | 第101-105页 |
4.3.1 Introduction | 第101页 |
4.3.2 The finite element method for two-dimensional magneto static field | 第101-102页 |
4.3.3 Parallel plane field | 第102-104页 |
4.3.4 Axisymmetric field | 第104-105页 |
4.4 Finite Element Equation Solution and Post-processing Technology | 第105-107页 |
4.4.1 The solution of finite element equation | 第105-106页 |
4.4.2 Post-processing methods | 第106-107页 |
4.5 Results and Discussion | 第107-110页 |
4.5.1 Comparisons results of first improved PSO | 第107-108页 |
4.5.2 Second and third improved PSOs' results | 第108-110页 |
5 Conclusion | 第110-112页 |
Acknowledgments | 第112-113页 |
Publications | 第113-114页 |
References | 第114-130页 |