基于细菌觅食算法的改进及应用研究 |
论文目录 | | | 摘要 | 第1-7页 | | ABSTRACT | 第7-13页 | | 第1章 绪论 | 第13-23页 | | · 群智能算法简介 | 第13-19页 | | · 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) | 第13-14页 | | · 遗传算法(Genetic Algorithm, GA) | 第14-15页 | | · 人工鱼群算法(Artificial Fish School, AFS) | 第15-16页 | | · 粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO) | 第16-17页 | | · 细菌觅食算法(Bacteria Foraging Optimization, BFO) | 第17-18页 | | · 五种算法的比较 | 第18-19页 | | · 国内外研究现状 | 第19-22页 | | · 区域搜索调度问题的研究现状 | 第19-20页 | | · 细菌觅食优化算法的研究现状 | 第20-22页 | | · 本文主要内容及介绍流程 | 第22-23页 | | 第2章 标准细菌觅食算法 | 第23-30页 | | · 细菌觅食算法的产生 | 第23页 | | · 标准细菌觅食算法 | 第23-26页 | | · 细菌觅食算法（BFO）的生物学基础 | 第24页 | | · 细菌觅食算法的基本原理 | 第24-26页 | | · 细菌觅食算法流程 | 第26-27页 | | · 参数选择 | 第27-29页 | | · 本章总结 | 第29-30页 | | 第3章 基于正交试验的细菌觅食算法的全局最优化 | 第30-37页 | | · 细菌觅食算法参数改进 | 第30页 | | · 正交试验 | 第30-32页 | | · 正交试验原理介绍 | 第30-31页 | | · 正交试验设计及分析 | 第31-32页 | | · 基于正交试验的细菌觅食算法 | 第32-33页 | | · 全局最优化简介 | 第33页 | | · 全局最优化的应用 | 第33-36页 | | · 本章小结 | 第36-37页 | | 第4章 区域性公交调度问题分析与建模 | 第37-46页 | | · 公交调度问题分析 | 第38-41页 | | · 公交调度种类 | 第38-39页 | | · 公交调度存在的问题 | 第39-41页 | | · 公交调度数学建模 | 第41-44页 | | · 问题提出 | 第41页 | | · 问题描述 | 第41-42页 | | · 数学模型 | 第42页 | | · 算法设计及步骤 | 第42-44页 | | · 本章小结 | 第44-46页 | | 第5章 基于改进BFO在区域性公交调度问题的应用 | 第46-53页 | | ·开发工具与运行环境 | 第46页 | | ·实验数据分析 | 第46-48页 | | ·算法参数设置 | 第48-49页 | | ·仿真结果与分析 | 第49-52页 | | · 本章小结 | 第52-53页 | | 结论 | 第53-55页 | | 参考文献 | 第55-59页 | | 攻读学位期间发表的论文 | 第59-60页 | | 致谢 | 第60页 |
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