文摘
英文文摘
第1章 绪论
1.1 概述
1.2 结构优化算法及其发展现状
1.3 船舶结构优化研究现状
1.4 本论文的主要研究内容
第2章 遗传算法
2.1 引言
2.2 遗传算法的基本原理
2.2.1 遗传算法的基本操作流程
2.2.2 遗传算法的基本构成要素
2.3 遗传算法控制参数设置
2.4 双层底结构优化算例
2.4.1 双层底优化的数学模型
2.4.2 优化算例及结果分析
2.5 本章小结
第3章 蚁群算法
3.1 引言
3.2 蚁群算法的基本原理
3.2.1 蚁群算法的基本原理
3.2.2 蚁群算法的数学模型
3.2.3 蚁群算法的寻优步骤
3.3 一种离散域的蚁群优化算法的改进方法
3.3.1 蚁群算法初始蚂蚁个体的产生
3.3.2 信息素的设置
3.3.3 组合优化问题中蚁群算法的搜索策略
3.3.4 蚁群算法搜索程序的结束条件
3.4 双层底结构优化算例
3.5 本章小结
第4章 粒子群优化算法
4.1 引言
4.2 粒子群算法的基本原理
4.2.1 基本粒子群算法的数学模型
4.2.2 标准粒子群优化算法的数学模型
4.2.3 粒子群算法的构成要素
4.2.4 粒子群算法流程
4.3 离散变量粒子群优化算法
4.3.1 问题解的编码
4.3.2 速度和位置的更新过程
4.4 PSO算法的参数分析
4.5 双层底结构优化算例
4.5.1 双层底结构优化的离散变量PSO算法参数分析
4.5.2 GA、基本PSO和标准PSO优化双底结构的收敛性比较
4.6 本章小结
第5章 一种新型的被动启发式粒子群优化算法
5.1 引言
5.2 被动启发式粒子群优化算法
5.2.1 引入惯性学习因子
5.2.2 惯性权重的动态取值
5.3 PHPSO算法优化性能研究
5.3.1 测试函数简介
5.3.2 算法参数设置
5.3.3 优化结果比较分析
5.4 双层底结构优化算例
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢