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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--改进蚁群算法的理论及方法研究
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改进蚁群算法的理论及方法研究
 
     论文目录
 
1 绪论第1-17页
 1.1 本文的选题背景及研究意义第12页
 1.2 全局优化方法的研究进展第12-14页
 1.3 启发式搜索算法的研究进展第14页
 1.4 蚁群算法的研究进展第14-16页
 1.5 本文研究的构思与设想第16-17页
2 全局优化问题及方法第17-25页
 2.1 全局优化问题第17-18页
 2.2 全局优化方法概述第18-22页
  2.2.1 方法的构造原理第19页
  2.2.2 不同的分类法第19-20页
  2.2.3 现有全局优化方法的不足第20-22页
 2.3 蚁群算法概述第22-25页
  2.3.1 全局组合优化问题第22-23页
  2.3.2 蚁群算法第23-25页
3 启发式搜索法第25-36页
 3.1 启发式搜索算法概述第25页
 3.2 启发式搜索算法的产生第25-26页
 3.3 启发式方法的构造与基本类型第26-29页
  3.3.1 启发式方法的构造第26页
  3.3.2 启发式方法的基本类第26-29页
 3.4 元启发式算法第29-36页
  3.3.1 计算复杂性与NP完全问题第29-31页
  3.3.2 元启发式算法概述第31-36页
4 蚁群算法第36-64页
 4.1 真实蚁群行为第36-37页
  4.1.1 真实蚂蚁行为第36-37页
  4.1.2 蚂蚁行为的特点第37页
 4.2 蚁群算法的基本原理第37-44页
  4.2.1 TSP问题第38页
  4.2.2 蚁群算法的基本描述第38-41页
  4.2.3 收敛性第41-44页
 4.3 改进蚁群算法第44-51页
  4.3.1 蚁群算法的特点第44页
  4.3.2 现有改进蚁群算法第44-47页
  4.3.3 新的改进蚁群算法第47-49页
  4.3.4 算法测试第49-51页
 4.4 蚁群算法在连续优化问题中的应用第51-64页
  4.4.1 用于连续优化问题的蚁群算法概述第51-54页
  4.4.2 基于网格法的改进蚁群算法第54-64页
5 广义邻域搜索算法及其统一结构第64-71页
 5.1 广义邻域搜索算法第64-65页
 5.2 广义邻域搜索算法的要素第65-66页
 5.3 广义邻域搜索算法的统一结构第66-69页
 5.4 优化算法的性能评价指标第69-71页
6 ACOSA 混合优化策略第71-82页
 6.1 模拟退火算法第71-75页
  6.1.1 基本原理第71-73页
  6.1.2 模拟退火算法第73-75页
 6.2 基于统一结构设计混合优化策略的关键问题第75-76页
 6.3 ACOSA混合优化策略第76-82页
  6.3.1 ACOSA混合优化策略的构造出发点第76-77页
  6.3.2 ACOSA混合优化策略的流程和特点第77-79页
  6.3.3 ACOSA混合优化策略的效率定性分析第79-80页
  6.3.4 ACOSA混合优化策略的测试第80-82页
7 结论与展望第82-84页
 7.1 本文的主要工作及成果第82-83页
 7.2 结论与展望第83-84页
致谢第84-85页
附录第85-87页
作者简介第87-88页
参考文献第88-91页

 
 
论文编号BS941224,这篇论文共91
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