| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究内容与章节设计 | 第14-17页 |
| 2 基本布谷鸟搜索算法 | 第17-21页 |
| 2.1 Lévy飞行机制 | 第17-18页 |
| 2.2 布谷鸟算法的思想原理 | 第18-19页 |
| 2.3 布谷鸟搜索算法的实现步骤 | 第19-20页 |
| 2.4 布谷鸟算法的流程图 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 具有动态步长和发现概率的布谷鸟改进算法 | 第21-39页 |
| 3.1 算法的基本思想 | 第21-22页 |
| 3.2 算法的改进策略 | 第22-24页 |
| 3.2.1 具有调整因子的自适应步长策略 | 第22-23页 |
| 3.2.2 具有动态惯性权重策略的发现概率 | 第23-24页 |
| 3.3 DCS算法流程 | 第24页 |
| 3.4 DCS算法的收敛性证明 | 第24-26页 |
| 3.5 仿真实验与分析 | 第26-38页 |
| 3.5.1 实验平台及参数设置 | 第27页 |
| 3.5.2 测试函数 | 第27-32页 |
| 3.5.3 对比算法的求解精度分析 | 第32-34页 |
| 3.5.4 对比算法的收敛性能分析 | 第34-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 双子群布谷鸟改进算法在货物配送路线规划中的应用 | 第39-61页 |
| 4.1 算法的基本思想 | 第39-40页 |
| 4.2 基于均值评价法的双子群布谷鸟搜索算法 | 第40-42页 |
| 4.2.1 具有动态惯性权重的莱维飞行机制 | 第40页 |
| 4.2.2 基于均值评价法的变异策略 | 第40-42页 |
| 4.3 GCS的实现流程 | 第42-43页 |
| 4.4 GCS算法的时间复杂度分析 | 第43-45页 |
| 4.5 仿真实验 | 第45-54页 |
| 4.5.1 寻优测试函数 | 第45-47页 |
| 4.5.2 实验环境及参数设置 | 第47-48页 |
| 4.5.3 寻优精度分析 | 第48-52页 |
| 4.5.4 收敛曲线分析 | 第52-54页 |
| 4.6 GCS算法在货物配送路线规划问题中的应用 | 第54-60页 |
| 4.6.1 问题模型 | 第55-56页 |
| 4.6.2 编码与解码方式 | 第56-57页 |
| 4.6.3 GCS算法求解路线规划问题的步骤 | 第57页 |
| 4.6.4 实验结果分析 | 第57-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 论文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读硕士期间发表论文及科研情况 | 第69-70页 |