蚁群算法研究及其应用
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蚁群算法研究及其应用
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第一章 绪论
第9-13页
· 研究的背景及意义
第9页
· 蚁群算法研究进展及存在的问题
第9-11页
· 论文主要工作和内容
第11-13页
第二章 蚁群算法
第13-23页
· 基本蚁群算法
第13-17页
· 蚁群算法优缺点
第17-18页
· 蚁群算法的优点
第17-18页
· 蚁群算法的缺点
第18页
· 现有改进蚁群算法介绍
第18-22页
· 带精英策略的蚁群系统
第19页
· 基于排序的蚂蚁系统
第19-20页
· 蚁群系统
第20-21页
· 最大最小蚂蚁系统
第21页
· 最优最差蚂蚁系统
第21-22页
· 本章小结
第22-23页
第三章 一种改进的蚁群算法
第23-29页
· 改进蚁群算法的思想
第23页
· 改进策略
第23-25页
· 初始信息素的改进
第23-24页
· 路径选择策略的改进
第24页
· 信息素更新策略改进
第24-25页
· 引入Max-Min 思想
第25页
· 改进蚁群算法实现
第25-27页
· 本章小结
第27-29页
第四章 基于粒子群的蚁群算法参数组合优化
第29-41页
· 蚁群算法参数对性能的影响
第29-33页
· 信息素挥发度的分析
第29-30页
· 启发式因子α的分析
第30页
· 启发式因子β的分析
第30-32页
· 蚁群数量m 的分析
第32页
· 信息素量的分析
第32-33页
· 参数组合优化方案
第33-34页
· 粒子群算法介绍
第34-36页
· 粒子群算法原理
第34页
· 粒子群算法模型
第34-35页
· 粒子群算法参数选择
第35-36页
· 基于粒子群的蚁群算法参数组合优化实现
第36-40页
· 蚁群算法的实现
第36-38页
· 粒子群算法的实现
第38-40页
· 本章小结
第40-41页
第五章 蚁群算法仿真系统设计及数值试验
第41-55页
· 蚁群算法仿真系统设计
第41-45页
· 系统模块设计框架图
第41-42页
· 系统界面图
第42-45页
· 数据仿真
第45-53页
· 本文改进算法有效性验证
第45-48页
· 本文改进算法性能验证
第48-50页
· 参数组合优化训练
第50-52页
· 参数组合优化性能验证
第52-53页
· 算法分析
第53-54页
· 本章小结
第54-55页
第六章 总结与展望
第55-57页
· 结论
第55页
· 未来展望
第55-57页
参考文献
第57-60页
附录A 基本蚁群算法 C++代码
第60-67页
附录B 粒子群算法 C++代码
第67-70页
个人简历 在读期间发表的学术论文
第70-71页
致谢
第71 页
本篇论文共
71
页,
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