具有免疫能力的蚂蚁算法研究
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1-1 蚂蚁算法的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1-2 蚂蚁算法的研究现状 | 第9-11页 |
| 1-2-1 蚂蚁算法理论研究现状 | 第9-10页 |
| 1-2-2 蚂蚁算法应用现状 | 第10-11页 |
| 1-3 论文主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 蚂蚁算法研究 | 第12-23页 |
| 2-1 蚂蚁算法的生物学背景 | 第12-13页 |
| 2-2 蚂蚁算法的基本框架 | 第13-21页 |
| 2-2-1 蚂蚁算法一般模型 | 第13-14页 |
| 2-2-2 状态转移规则 | 第14-16页 |
| 2-2-3 信息素更新规则 | 第16-21页 |
| 2-3 蚂蚁算法的优缺点 | 第21-23页 |
| 第三章 具有免疫能力的蚂蚁算法研究与实现 | 第23-37页 |
| 3-1 蚂蚁个体行为的智能化 | 第23-24页 |
| 3-2 人工免疫算法 | 第24-27页 |
| 3-2-1 生物免疫系统概述 | 第24-25页 |
| 3-2-2 人工免疫算法 | 第25-26页 |
| 3-2-3 有效利用先验知识的免疫算法 | 第26-27页 |
| 3-3 具有免疫能力的蚂蚁算法 | 第27-36页 |
| 3-3-1 新算法流程描述 | 第27-29页 |
| 3-3-2 仿真实验与分析 | 第29-36页 |
| 3-4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 蚁群遗传混合算法研究与实现 | 第37-49页 |
| 4-1 提高蚁群的群体协作能力 | 第37页 |
| 4-2 遗传算法 | 第37-41页 |
| 4-2-1 遗传算法的原理 | 第37-38页 |
| 4-2-2 遗传算法的主要操作及运行参数 | 第38-39页 |
| 4-2-3 基本遗传算法的流程描述 | 第39-40页 |
| 4-2-4 遗传算法的特点 | 第40-41页 |
| 4-3 蚁群遗传混合算法 | 第41-48页 |
| 4-3-1 遗传算法与蚂蚁算法的融合 | 第41-43页 |
| 4-3-2 蚁群遗传混合算法流程描述 | 第43-44页 |
| 4-3-3 仿真实验与分析 | 第44-48页 |
| 4-4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第53页 |
