第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究思路與技術(shù)路線
1.2.1 研究思路
1.2.2 技術(shù)路線
1.3 研究框架和結(jié)構(gòu)安排
1.3.1 研究框架
1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
1.4 研究的難點與創(chuàng)新點
1.4.1 研究的難點
1.4.2 主要創(chuàng)新點
1.5 本書內(nèi)容研究資助
第2章 相關(guān)研究綜述
2.1 引言
2.2 優(yōu)化理論簡介
2.3 智能優(yōu)化方法
2.3.1 粒子群優(yōu)化算法
2.3.2 和聲搜索算法
2.4 變分優(yōu)化
2.4.1 變分法定義
2.4.2 變分法的應(yīng)用
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于變尺度的粒子群優(yōu)化算法
3.1 引言
3.2 變尺度法
3.3 改進思路
3.4 改進算法的原理
3.5 算法流程
3.6 算法仿真及比較
3.6.1 優(yōu)化算法的測試
3.6.2 仿真結(jié)果及分析
3.7 DPSO算法在求解非線性方程組中的應(yīng)用
3.7.1 非線性方程組的問題描述
3.7.2 與求解非線性方程組等價的優(yōu)化問題
3.7.3 求解算法步驟
3.7.4 算法參數(shù)設(shè)置
3.7.5 非線性方程組求解的實現(xiàn)及分析
3.8 本章小結(jié)
第4章 基于有限差分法的改進粒子群算法
4.1 引言
4.2 偏微分方程概述
4.3 有限差分法
4.4 改進的粒子群算法在求解偏微分方程中的應(yīng)用
4.4.1 求解偏微分方程的步驟
4.4.2 實例解析
4.5 本章小結(jié)
第5章 基于變尺度的和聲搜索算法
5.1 引言
5.2 改進算法的原理
5.3 算法具體流程
5.4 數(shù)值實驗
5.5 小結(jié)
第6章 粒子群算法與變分優(yōu)化問題的融合
6.1 引言
6.2 結(jié)合權(quán)余量和粒子群算法求解變分優(yōu)化問題
6.2.1 轉(zhuǎn)化的變分問題
6.2.2 權(quán)余量方法概述
6.2.3 結(jié)合權(quán)余量和粒子群方法求解變分問題
6.2.4 數(shù)值仿真實驗
6.3 結(jié)合最小二乘法和粒子群優(yōu)化算法求解變分優(yōu)化問題
6.3.1 變分法的近似解法
6.3.2 結(jié)合粒子群算法和最小二乘法求解變分問題
6.3.3 數(shù)值仿真實驗
6.4 本章小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
參考文獻
索引