| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第20-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第20-21页 |
| 1.2 最优化问题及其求解方法 | 第21-25页 |
| 1.2.1 最优化问题 | 第22-24页 |
| 1.2.2 最优化问题求解方法 | 第24-25页 |
| 1.2.3 最优化问题求解步骤 | 第25页 |
| 1.3 智能优化算法 | 第25-29页 |
| 1.3.1 进化计算 | 第25-27页 |
| 1.3.2 智能优化算法 | 第27-28页 |
| 1.3.3 萤火虫优化算法 | 第28-29页 |
| 1.4 主要工作及章节安排 | 第29-32页 |
| 第二章 萤火虫优化算法概述 | 第32-44页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 萤火虫优化算法 | 第32-35页 |
| 2.2.1 萤火虫优化算法数学模型 | 第32-34页 |
| 2.2.2 萤火虫优化算法复杂度分析 | 第34-35页 |
| 2.2.3 萤火虫优化算法的优点 | 第35页 |
| 2.3 萤火虫优化算法的研究现状 | 第35-38页 |
| 2.3.1 参数改进 | 第36页 |
| 2.3.2 混合算法 | 第36-37页 |
| 2.3.3 离散萤火虫优化算法 | 第37-38页 |
| 2.3.4 学习策略上的改进 | 第38页 |
| 2.3.5 其它改进 | 第38页 |
| 2.4 萤火虫优化算法的应用 | 第38-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于步长改进策略的萤火虫优化算法 | 第44-58页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 自适应步长萤火虫优化算法 | 第44-51页 |
| 3.2.1 算法思想 | 第44-45页 |
| 3.2.2 自适应步长设计策略 | 第45-46页 |
| 3.2.3 算法执行步骤 | 第46页 |
| 3.2.4 测试函数 | 第46-47页 |
| 3.2.5 仿真平台及算法参数设置 | 第47页 |
| 3.2.6 仿真结果与分析 | 第47-51页 |
| 3.3 考虑最优位置信息的变步长萤火虫优化算法 | 第51-56页 |
| 3.3.1 算法设计 | 第52-53页 |
| 3.3.2 数值实验与结果分析 | 第53-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 种群控制下的萤火虫优化算法 | 第58-74页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 种群多样性测量 | 第58-60页 |
| 4.2.1 种群分布熵 | 第59页 |
| 4.2.2 种群平均距离 | 第59-60页 |
| 4.3 基于种群多样性引导的萤火虫优化算法 | 第60-67页 |
| 4.3.1 算法设计与分析 | 第60页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第60-62页 |
| 4.3.3 数值实验与结果 | 第62-64页 |
| 4.3.4 实验对比分析与小结 | 第64-67页 |
| 4.4 种群多样性引导的动态步长萤火虫优化算法 | 第67-72页 |
| 4.4.1 算法设计 | 第67-68页 |
| 4.4.2 数值实验 | 第68-69页 |
| 4.4.3 结果与分析 | 第69-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 基于学习策略改进的萤火虫优化算法 | 第74-90页 |
| 5.1 基于反向学习策略的萤火虫优化算法 | 第74-80页 |
| 5.1.1 反向学习策略 | 第74-75页 |
| 5.1.2 基于反向学习策略的萤火虫优化算法设计 | 第75-76页 |
| 5.1.3 数值模拟实验及分析 | 第76-80页 |
| 5.2 基于自我调整的萤火虫优化算法 | 第80-88页 |
| 5.2.1 自我调整策略的基本思想 | 第80-81页 |
| 5.2.2 自我调整策略算法步长设置 | 第81页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第81-88页 |
| 5.3 本章小结 | 第88-90页 |
| 第六章 萤火虫优化算法在聚类中的应用 | 第90-104页 |
| 6.1 聚类分析基本概念 | 第90-95页 |
| 6.1.1 聚类定义 | 第90页 |
| 6.1.2 聚类分析的数据结构 | 第90-91页 |
| 6.1.3 相似性计算方法 | 第91-93页 |
| 6.1.4 聚类算法分类 | 第93页 |
| 6.1.5 K-means算法介绍 | 第93-95页 |
| 6.2 基于改进萤火虫优化算法的K-means聚类算法 | 第95-103页 |
| 6.2.1 基于萤火虫优化算法的K-means算法设计 | 第95-97页 |
| 6.2.2 实验设置 | 第97-98页 |
| 6.2.3 实验结果与分析 | 第98-103页 |
| 6.3 本章小结 | 第103-104页 |
| 第七章 结论与展望 | 第104-108页 |
| 7.1 本论文的主要贡献 | 第104-106页 |
| 7.2 本文的进一步工作 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-122页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第122-123页 |