基于元胞自动机的群体行为仿真



基于元胞自动机的群体行为仿真

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基于元胞自动机的群体行为仿真

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
引言	第9-10页
1 绪论	第10-20页
· 研究背景和现状	第10-17页
· 群体行为概述	第10-12页
· 群体行为研究方法	第12-14页
· 元胞自动机仿真群体行为的优越性	第14-15页
· 元胞自动机的研究和发展	第15-17页
· 本文的研究内容	第17-18页
· 本文的结构	第18-20页
2 元胞自动机与群体行为	第20-35页
· 元胞自动机的基本原理	第20-26页
· 元胞自动机的定义	第20-22页
· 元胞自动机的构成和特征	第22-26页
· 群体行为智能的概念和特点	第26-28页
· 群体行为模型与算法的应用	第28-33页
· 蚁群优化算法模型	第29-31页
· 粒子群优化算法模型	第31-33页
· 群体行为的运行机理	第33-35页
· 个体属性和行为规则	第33页
· 群体的交互和通讯机制	第33-34页
· 群体的反馈和学习机制	第34-35页
3 基于元胞自动机的粒子群优化算法仿真	第35-47页
· 基于元胞自动机的群体行为仿真模型	第35-39页
· 模型设计流程	第35-38页
· 模型研究框架	第38-39页
· 建模的目的	第39页
· 建模的难点	第39页
· 基于元胞自动机的粒子群优化算法仿真	第39-42页
· 粒子群优化仿真算法步骤	第40-41页
· 粒子群体行为仿真实验	第41-42页
· 一种具有种群协作的粒子群优化算法（JVPSO）	第42-47页
· 粒子种群协作机制	第42-43页
· 阈值判定早熟方法	第43页
· 交叉和变异扰动	第43页
3.3.4 JVPSO 算法步骤	第43-44页
3.3.5 JVPSO 性能分析	第44-46页
· 结论	第46-47页
4 基于元胞自动机的企业员工行为(EBCA)仿真	第47-56页
· 企业员工行为模型设计	第47-50页
· 企业员工行为仿真算法步骤	第50-51页
· 企业员工行为仿真实验及结果分析	第51-54页
· 经济型员工的仿真	第51-52页
· 混合型员工的仿真	第52-53页
· 管理激励措施的仿真	第53-54页
· 结论	第54-56页
5 基于元胞自动机的企业群体集聚行为(ICCA)仿真	第56-65页
· 企业集聚行为模型设计	第57-60页
· 企业聚集行为仿真算法步骤	第60-61页
· 企业聚集行为仿真实验及结果分析	第61-64页
· 企业聚集行为仿真	第61-62页
· 企业数量变化的聚集行为仿真	第62页
· 企业偏好变化的聚集行为仿真	第62-64页
· 结论	第64-65页
6 结论与展望	第65-67页
参考文献	第67-72页
在学研究成果	第72-73页
致谢	第73 页

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