连续域蚁群算法的改进研究及在参数估计中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第9-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 基本蚁群算法 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第14-19页 |
| ·蚁群算法的生物学原理 | 第14-15页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型及实现 | 第15-19页 |
| ·基本蚁群算法中参数的选择 | 第19-21页 |
| ·信息素挥发度的选择 | 第19-20页 |
| ·启发式因子的选择 | 第20-21页 |
| ·蚁群数量的选择 | 第21页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 含维变异算子的连续域蚁群算法 | 第24-39页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·连续域蚁群算法的研究思路 | 第24-26页 |
| ·连续空间中的蚂蚁觅食 | 第24-25页 |
| ·连续域蚁群算法模型分析 | 第25-26页 |
| ·构建连续域蚁群算法 | 第26-29页 |
| ·含维变异算子的连续域蚁群算法 | 第29-32页 |
| ·维多样性 | 第30页 |
| ·维变异算子 | 第30-31页 |
| ·改进的变异策略 | 第31-32页 |
| ·算法步骤及流程 | 第32页 |
| ·实例仿真与分析 | 第32-38页 |
| ·测试函数 | 第32-34页 |
| ·测试结果的比较与分析 | 第34-36页 |
| ·变异策略的讨论 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 求解约束优化问题的连续域蚁群算法 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·约束优化问题描述 | 第39-40页 |
| ·约束处理技术 | 第40-44页 |
| ·约束处理的方法 | 第40-43页 |
| ·连续蚁群算法约束优化的相关研究 | 第43-44页 |
| ·约束优化的连续域蚁群算法 | 第44-50页 |
| ·改进的惩罚函数模型 | 第44-47页 |
| ·约束边界的处理 | 第47-48页 |
| ·算法步骤及流程图 | 第48-50页 |
| ·数值实验 | 第50-53页 |
| ·标准测试函数 | 第50页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 改进蚁群算法在参数估计中的应用 | 第55-66页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·参数估计简介 | 第55-57页 |
| ·改进蚁群算法在参数估计中的实现 | 第57-65页 |
| ·多元线性回归模型的参数估计 | 第57-60页 |
| ·非线性回归模型的参数估计 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·本文的主要工作 | 第66-67页 |
| ·有待研究的问题 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第81页 |
