| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要创新点 | 第11页 |
| 1.4 论文主要工作及结构安排 | 第11-13页 |
| 2 基本共生生物体搜索算法 | 第13-17页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 共生生物体搜索算法 | 第13-16页 |
| 2.2.1 互利阶段 | 第13-14页 |
| 2.2.2 片利阶段 | 第14页 |
| 2.2.3 寄生阶段 | 第14页 |
| 2.2.4 基本共生生物体搜索算法步骤 | 第14-16页 |
| 2.2.5 基本共生生物体搜索算法流程图 | 第16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 基于共生生物体搜索算法的前馈神经网络训练 | 第17-28页 |
| 3.1 引言 | 第17-18页 |
| 3.2 前馈神经网络问题描述及模型 | 第18-19页 |
| 3.3 基于共生生物体搜素算法的前馈神经网络训练 | 第19-20页 |
| 3.3.1 前馈神经网络结构 | 第19页 |
| 3.3.2 性能评价函数 | 第19-20页 |
| 3.3.3 编码策略 | 第20页 |
| 3.3.4 评价标准 | 第20页 |
| 3.4 仿真实验 | 第20-27页 |
| 3.4.1 实验仿真平台 | 第20-21页 |
| 3.4.2 实验参数设置 | 第21页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第21-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 基于共生生物体搜索算法的聚类分析方法 | 第28-45页 |
| 4.1 引言 | 第28-29页 |
| 4.2 K-means聚类算法 | 第29-30页 |
| 4.3 基于共生生物体搜索算法的聚类分析方法 | 第30-31页 |
| 4.3.1 生物体种群初始化 | 第30页 |
| 4.3.2 相互作用阶段 | 第30-31页 |
| 4.4 仿真实验 | 第31-44页 |
| 4.4.1 实验仿真平台 | 第31页 |
| 4.4.2 参数设置 | 第31-32页 |
| 4.4.3 聚类分析数据集 | 第32-33页 |
| 4.4.4 实验结果分析 | 第33-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 混合共生生物搜索算法及其在 0-1 背包问题中的应用 | 第45-74页 |
| 5.1 引言 | 第45-46页 |
| 5.2 和声搜索算法 | 第46-47页 |
| 5.3 求解 0-1 背包问题的混合共生生物体搜索算法 | 第47-52页 |
| 5.3.1 解的表示 | 第47页 |
| 5.3.2 初始化种群 | 第47-48页 |
| 5.3.3 互利阶段 | 第48-49页 |
| 5.3.4 片利阶段 | 第49页 |
| 5.3.5 寄生阶段 | 第49-50页 |
| 5.3.6 和谐阶段 | 第50-51页 |
| 5.3.7 修复算子 | 第51-52页 |
| 5.3.8 终止条件 | 第52页 |
| 5.4 仿真实验 | 第52-73页 |
| 5.4.1 实验仿真平台 | 第52-53页 |
| 5.4.2 实验参数设置 | 第53页 |
| 5.4.3 小规模测试实例 | 第53-65页 |
| 5.4.4 中等规模测试实例 | 第65-70页 |
| 5.4.5 大规模测试实例 | 第70-72页 |
| 5.4.6 参数PAR对实验效果的影响 | 第72-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-75页 |
| 6.1 论文总结 | 第74页 |
| 6.2 未来的工作 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-83页 |
| 附录 | 第83-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第94-95页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第95页 |