| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-13页 |
| ·蚁群算法的研究进展 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 2 蚁群优化算法及其收敛性 | 第13-46页 |
| ·蚁群算法产生的基础 | 第13-16页 |
| ·经典蚂蚁算法简介 | 第16-24页 |
| ·蚁群优化算法收敛性分析 | 第24-35页 |
| ·蚁群优化算法的超立方框架 | 第35-41页 |
| ·蚁群优化算法中的欺骗问题 | 第41-45页 |
| ·一阶欺骗系统 | 第41-44页 |
| ·二阶欺骗系统 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 3 可控搜索偏向的二元蚁群算法 | 第46-71页 |
| ·形式化的蚁群优化算法 | 第46-47页 |
| ·至今最优信息素更新方式下没有发现较优解的概率下限 | 第47-50页 |
| ·二元蚁群进化算法简介 | 第50-54页 |
| ·可控搜索偏向的二元蚁群算法设计 | 第54-55页 |
| ·可控搜索偏向的二元蚁群算法分析 | 第55-58页 |
| ·可控搜索偏向的二元蚁群算法的复杂度分析 | 第58-59页 |
| ·可控搜索偏向二元蚁群算法的实验与结果 | 第59-69页 |
| ·可控搜索偏向二元蚁群算法的参数设置 | 第59-60页 |
| ·可控搜索偏向的二元蚁群算法求解函数优化问题 | 第60-64页 |
| ·可控搜索偏向的二元蚁群算法求解多背包问题 | 第64-69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 4 协同进化的二元蚁群算法 | 第71-86页 |
| ·协同进化计算 | 第71-76页 |
| ·基于竞争机制的协同进化 | 第71-73页 |
| ·基于合作的协同进化算法 | 第73-76页 |
| ·种群的动态生灭策略 | 第76-77页 |
| ·协同进化的二元蚁群算法 | 第77-80页 |
| ·协同进化的二元蚁群算法实验结果 | 第80-85页 |
| ·小结 | 第85-86页 |
| 5 无约束二元二次规划问题的求解 | 第86-93页 |
| ·无约束二元二次规划问题的简述 | 第86页 |
| ·无约束二元二次规划问题的数学模型 | 第86-87页 |
| ·可控搜索偏向二元蚁群算法求解无约束二元二次规划问题 | 第87-88页 |
| ·无约束二元二次规划问题的实验结果 | 第88-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 6 总结与展望 | 第93-94页 |
| ·主要工作 | 第93页 |
| ·研究展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-101页 |
| 附录A 函数图 | 第101-103页 |
| 在学研究成果 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104页 |