| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-21页 |
| ·课题概述 | 第8-9页 |
| ·粒子群优化算法及其应用综述 | 第9-19页 |
| ·本文主要工作与结构 | 第19-21页 |
| 2 基于粒子群优化的神经网络训练及其应用 | 第21-32页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·基于粒子群优化的神经网络训练算法SPSO | 第22-25页 |
| ·SPSO 在水质分类与预测中的应用 | 第25-28页 |
| ·SPSO 在信用评估中的应用 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于粒子群优化的约束优化算法及其应用 | 第32-48页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·基于粒子群优化的约束优化算法HPSO | 第33-36页 |
| ·HPSO 在电力分配中的应用 | 第36-42页 |
| ·HPSO 在公差优化中的应用 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 4 基于粒子群优化的组合优化算法及其在车间调度中的应用 | 第48-68页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·基于广义粒子群优化模型的算法 | 第49-52页 |
| ·基于新的信息共享机制的元启发式算法模型及调度实现 | 第52-55页 |
| ·基于新的信息共享机制的流水车间调度模型 | 第55-61页 |
| ·基于新的信息共享机制的开放式车间调度模型 | 第61-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 5 全文总结与展望 | 第68-71页 |
| ·全文总结 | 第68-69页 |
| ·创新之处 | 第69页 |
| ·研究展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第76页 |