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基于模因演化算法的有限容量弧路径问题研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第13-21页
    1.1 问题概述第14页
    1.2 研究现状第14-19页
        1.2.1 构造型启发式算法第15-16页
        1.2.2 元启发式算法第16-17页
        1.2.3 模因演化算法第17-18页
        1.2.4 算法评估第18-19页
    1.3 研究思路与论文结构第19-21页
2 有限容量弧路径问题模型与算法第21-34页
    2.1 有限容量弧路径问题模型定义第21-23页
    2.2 模因演化算法框架第23-24页
    2.3 基于扩展邻域搜索的模因演化算法第24-34页
        2.3.1 处理约束条件第24-27页
        2.3.2 算法的搜索能力第27-30页
        2.3.3 基于扩展邻域搜索的模因演化算法第30-33页
        2.3.4 当前算法缺陷分析第33-34页
3 基于自适应扩展邻域搜索的模因演化算法设计第34-43页
    3.1 基于锦标赛选择机制的父代选择算子第34页
    3.2 基于个体适应度的自适应局部搜索概率第34-36页
        3.2.1 递增式局部搜索概率第34-35页
        3.2.2 递减式局部搜索概率第35-36页
    3.3 基于动态参数的随机排序算法第36-37页
    3.4 算法实现与测试第37-38页
    3.5 结果与讨论第38-43页
4 基于统计赛车技术的参数优化第43-52页
    4.1 参数优化方法论第43-44页
    4.2 MAENS-PF的参数优化第44-46页
        4.2.1 参数设定第44-45页
        4.2.2 实验及结果分析第45-46页
    4.3 MAENS-PLS的参数优化第46-48页
        4.3.1 参数设定第46-47页
        4.3.2 实验及结果分析第47-48页
    4.4 MAENS-C的参数优化第48-49页
        4.4.1 参数设定第48-49页
        4.4.2 实验及结果分析第49页
    4.5 MAENS的参数优化第49-50页
    4.6 结果与讨论第50-52页
5 算法评价与比较第52-62页
    5.1 实验分析第52-56页
    5.2 统计方法分析第56-58页
    5.3 结果与讨论第58-62页
6 算法求解路径优化方案实例第62-68页
    6.1 英国兰开夏郡实例信息第62-64页
    6.2 路径优化方案可视化第64-67页
    6.3 分析与讨论第67-68页
7 总结与展望第68-73页
    7.1 研究结论第68-69页
    7.2 研究创新点第69-70页
    7.3 研究局限性第70-71页
    7.4 未来展望第71-73页
参考文献第73-78页
附录A第78-80页
附录B第80-83页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第83-85页
学位论文数据集第85页

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