| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 动态优化问题定义 | 第10-12页 |
| 1.3 动态优化问题的求解方法 | 第12-15页 |
| 1.3.1 间接法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 直接法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 智能优化方法 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 基于CVP的智能动态优化算法 | 第18-24页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 动态优化问题的Mayer形式 | 第18-19页 |
| 2.3 控制向量参数化 | 第19-22页 |
| 2.4 智能动态优化算法 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 三种新型启发式动态优化算法 | 第24-36页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 入侵杂草动态优化算法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 入侵杂草优化算法原理 | 第24-26页 |
| 3.2.2 算法步骤 | 第26-27页 |
| 3.3 萤火虫动态优化算法 | 第27-29页 |
| 3.3.1 萤火虫算法原理 | 第27-29页 |
| 3.3.2 算法步骤 | 第29页 |
| 3.4 花授粉动态优化算法 | 第29-31页 |
| 3.4.1 花授粉算法原理 | 第29-31页 |
| 3.4.2 算法步骤 | 第31页 |
| 3.5 动态化工应用与分析 | 第31-35页 |
| 3.5.1 管式反应器平行反应问题(测例一) | 第31-33页 |
| 3.5.2 间歇式反应器连续反应问题(测例二) | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 自适应智能优化方法研究 | 第36-48页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 方差自适应入侵杂草算法 | 第36-38页 |
| 4.2.1 自适应扩散机制 | 第37页 |
| 4.2.2 算法实现 | 第37-38页 |
| 4.3 概率自适应花授粉算法 | 第38-40页 |
| 4.3.1 基于种群状态的切换概率产生策略 | 第38-39页 |
| 4.3.2 算法步骤 | 第39-40页 |
| 4.4 动态化工应用与分析 | 第40-45页 |
| 4.4.1 Lee-Ramirez生物反应器优化问题(测例三) | 第40-42页 |
| 4.4.2 NCSTR反应器优化问题(测例四) | 第42-45页 |
| 4.5 自适应策略效率分析 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 约束智能优化方法研究 | 第48-66页 |
| 5.1 引言 | 第48-49页 |
| 5.2 约束优化问题定义 | 第49-50页 |
| 5.3 基于罚函数的自适应入侵杂草算法 | 第50-54页 |
| 5.3.1 光滑化罚函数法 | 第50-51页 |
| 5.3.2 多阶段罚函数法 | 第51-52页 |
| 5.3.3 基于罚函数的自适应入侵杂草算法 | 第52-54页 |
| 5.4 基于梯度修正的自适应入侵杂草算法 | 第54-58页 |
| 5.4.1 梯度修正策略 | 第54-55页 |
| 5.4.2 可行解占比的调整策略 | 第55-56页 |
| 5.4.3 算法步骤 | 第56-58页 |
| 5.5 优化实例应用与分析 | 第58-63页 |
| 5.5.1 Van Der Pol振荡器(测例五) | 第59-60页 |
| 5.5.2 活塞流管式反应器(测例六) | 第60-61页 |
| 5.5.3 Park-Ramirez生化反应器(测例七) | 第61-63页 |
| 5.6 约束处理策略性能比较 | 第63-65页 |
| 5.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文总结 | 第66页 |
| 6.2 本文研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 英文缩略词表 | 第74-76页 |
| 作者攻读硕士期间的主要成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
