最大熵分布估计算法及其应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题的研究目的 | 第12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-15页 |
| 第二章 分布估计算法 | 第15-27页 |
| ·分布估计算法的理论背景 | 第15页 |
| ·分布估计算法的理论框架 | 第15-17页 |
| ·分布估计算法的特点与分类 | 第17-23页 |
| ·离散分布估计算法 | 第18-22页 |
| ·连续分布估计算法 | 第22-23页 |
| ·分布估计算法的发展研究趋势 | 第23页 |
| ·分布估计算法的一个简单优化算例 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 最大熵分布估计算法 | 第27-37页 |
| ·最大熵原理简介 | 第27-28页 |
| ·有关熵原理的概念 | 第28-30页 |
| ·离散型随机变量的熵 | 第29页 |
| ·连续型随机变量的熵 | 第29-30页 |
| ·联合熵 | 第30页 |
| ·条件熵 | 第30页 |
| ·有关熵原理的定理 | 第30-32页 |
| ·最大熵分布估计算法 | 第32-34页 |
| ·算法原理 | 第32-34页 |
| ·算法描述 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-37页 |
| 第四章 最大熵分布估计算法在 TSP 中的应用 | 第37-45页 |
| ·TSP 问题简述 | 第37-38页 |
| ·TSP 问题求解 | 第38-39页 |
| ·仿真实验 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·本文工作总结 | 第45-46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
