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摘要
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目录
第一章绪论
1．1 引言
1．2 基于协同搜索群智能优化算法的发展现状
1．2．1 协同进化算法
1．2．2 协同蚁群算法
1．2．3 协同粒子群优化算法
1．3 多目标优化算法的发展现状
1．3．1 经典多目标优化算法
1．3．2 基于分解的多目标优化算法
1．4 发酵过程优化控制的研究现状
1．4．1 基于传统方法的发酵过程优化控制
1．4．2 基于群智能算法的发酵过程优化控制
1．5 课题的研究意义和主要研究内容
1．5．1 课题的研究意义
1．5．2 课题的主要研究内容
第二章基于连接向量更新的协同粒子群优化算法研究
2．1 引言
2．2 协同粒子群优化算法
2．2．1 基本粒子群优化算法
2．2．2 协同粒子群优化算法
2．3 基于连接向量更新的协同粒子群优化算法
2．3．1 基于连接向量更新的协同机制
2．3．2 算法的实现
2．3．3 实验测试与结果分析
2．4 小结
第三章基于分解的协同多目标粒子群优化算法研究
3．1 引言
3．2 多目标优化方法
3．2．1 多目标优化问题描述
3．2．2 经典多目标粒子群优化算法
3．2．3 多目标分解方法
3．3 基于分解的协同多目标粒子群优化算法
3．3．1 基于分解的协同优化
3．3．2 动态权值向量法分布性维护策略
3．3．3 算法的实现
3．3．4 算法复杂度分析
3．4 实验测试与结果分析
3．4．1 测试函数及参数设置
3．4．2 结果分析
3．5 小结
第四章发酵过程优化控制方法研究
4．1 引言
4．2 发酵过程模型参数估计方法
4．2．1 发酵过程模型参数估计问题描述
4．2．2 发酵过程模型参数估计方法
4．2．3 发酵过程模型参数估计方法的实现
4．2．4 青霉素发酵过程模型参数估计
4．3 发酵过程多目标优化控制方法
4．3．1 发酵过程多目标优化问题描述
4．3．2 发酵过程多目标决策方法
4．3．3 发酵过程多目标优化控制方法
4．3．4 发酵过程多目标优化控制方法的实现
4．3．5 实验与分析
4．4 小结
第五章结论与展望
5．1 结论
5．2 展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
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