| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 智能优化算法 | 第11-14页 |
| 1.2.1 遗传算法 | 第11-13页 |
| 1.2.3 粒子群算法 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第14-15页 |
| 2 生物地理学优化算法概述 | 第15-25页 |
| 2.1 生物地理学 | 第15-19页 |
| 2.2 生物地理学优化算法概述 | 第19-22页 |
| 2.2.1 迁移算子 | 第20-21页 |
| 2.2.2 变异算子 | 第21-22页 |
| 2.2.3 清除算子 | 第22页 |
| 2.3 生物地理学优化算法的研究现状 | 第22-25页 |
| 3 改进的DEBBO算法 | 第25-38页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 DE算法 | 第25-27页 |
| 3.3 算法改进 | 第27-30页 |
| 3.4 算法测试 | 第30-38页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第30-31页 |
| 3.4.2 算法参数设置及评判标准 | 第31-32页 |
| 3.4.3 测试结果及分析 | 第32-38页 |
| 4 基于改进生物地理学优化算法的应急服务设施选址问题 | 第38-46页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 应急服务设施选址问题相关理论 | 第38-40页 |
| 4.2.1 设施选址的分类 | 第38-39页 |
| 4.2.2 设施选址的经典模型 | 第39-40页 |
| 4.3 模型建立 | 第40-41页 |
| 4.3.1 条件假设 | 第40页 |
| 4.3.2 符号说明 | 第40-41页 |
| 4.3.3 建立模型 | 第41页 |
| 4.4 算法求解模型的设计 | 第41-42页 |
| 4.5 实例求解 | 第42-46页 |
| 5 基于BBO算法的BP神经网络及其应用 | 第46-57页 |
| 5.1 BP神经网络 | 第46-47页 |
| 5.2 基于BBO算法的BP神经网络 | 第47-49页 |
| 5.3 房价预测概述 | 第49页 |
| 5.4 BP神经网络的房价预测模型设计 | 第49-52页 |
| 5.4.1 BP神经网络用于房价预测的基本步骤 | 第49-50页 |
| 5.4.2 BP神经网络预测房价的实现 | 第50-52页 |
| 5.5 模型训练和仿真结果 | 第52-53页 |
| 5.6 经BBO算法优化的BP神经网络模型 | 第53-57页 |
| 5.6.1 参数的设定 | 第53-54页 |
| 5.6.2 算法步骤 | 第54-55页 |
| 5.6.3 仿真结果及分析 | 第55-57页 |
| 6 结语 | 第57-58页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第57页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |