| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·蚁群算法原理模型 | 第8-10页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第8-10页 |
| ·算法模型 | 第10页 |
| ·蚁群算法的研究现状 | 第10-13页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第10-11页 |
| ·蚁群算法的几个缺陷 | 第11页 |
| ·蚁群算法的改进 | 第11-13页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-17页 |
| 第二章 基于协同进化思想的蚁群算法求解TSP问题 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·CACS算法 | 第18-22页 |
| ·ACS算法 | 第18-19页 |
| ·CACS算法的基本思想 | 第19-20页 |
| ·信息素扩散模型 | 第20-21页 |
| ·扰动策略 | 第21页 |
| ·CACS算法步骤 | 第21-22页 |
| ·CACS算法全局收敛性分析 | 第22-24页 |
| ·实验仿真结果 | 第24-29页 |
| 第三章 求解连续空间优化问题的蚁群混合算法 | 第29-39页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·Alopex算法简介 | 第30-31页 |
| ·ACOAL混合算法 | 第31-34页 |
| ·ACOAL算法的基本思想 | 第31-32页 |
| ·ACOAL算法的主要步骤 | 第32-34页 |
| ·数值仿真与分析 | 第34-39页 |
| 第四章 带有梯度加速的蚁群算法求解连续空间优化问题 | 第39-45页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·GACO算法 | 第39-41页 |
| ·预备知识 | 第39-40页 |
| ·GACO算法实现 | 第40-41页 |
| ·GACO算法的实验仿真 | 第41-45页 |
| 结束语 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 在读期间的主要研究成果 | 第55页 |