一种人工鱼群算法及其应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 人工生命与人工生命计算 | 第10-11页 |
| 1.2 优化问题 | 第11-13页 |
| 1.3 群体智能 | 第13-18页 |
| 1.3.1 群体智能的概念和特点 | 第13页 |
| 1.3.2 基本原则 | 第13-14页 |
| 1.3.3 群体智能与多Agent系统 | 第14-15页 |
| 1.3.4 蚁群算法 | 第15-16页 |
| 1.3.5 粒子群算法 | 第16-17页 |
| 1.3.6 人工蜂群算法 | 第17-18页 |
| 1.4 鱼群算法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 基本人工鱼群算法 | 第21-27页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 基本思想和概念 | 第21-23页 |
| 2.3 行为描述 | 第23-24页 |
| 2.3.1 觅食行为 | 第23页 |
| 2.3.2 聚群行为 | 第23页 |
| 2.3.3 追尾行为 | 第23-24页 |
| 2.3.4 随机行为 | 第24页 |
| 2.4 算法描述 | 第24-25页 |
| 2.5 算法收敛性分析 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 鱼群算法的改进策略研究 | 第27-41页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 典型鱼群算法改进策略 | 第27-31页 |
| 3.2.1 对基本参数的改进 | 第27-28页 |
| 3.2.2 对鱼群基本行为的改进 | 第28-29页 |
| 3.2.3 混合型算法 | 第29-30页 |
| 3.2.4 其他改进方式 | 第30-31页 |
| 3.3 鱼群算法的参数分析 | 第31-39页 |
| 3.3.1 感知距离 | 第31-33页 |
| 3.3.2 步长 | 第33-34页 |
| 3.3.3 拥挤度因子 | 第34-36页 |
| 3.3.4 种群规模 | 第36-38页 |
| 3.3.5 试探次数 | 第38-39页 |
| 3.3.6 参数设置基本原则 | 第39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于水流机制的改进鱼群算法 | 第41-49页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 水流机制 | 第41-42页 |
| 4.2.1 持续性水流 | 第41-42页 |
| 4.2.2 周期性水流 | 第42页 |
| 4.3 改进后的算法描述 | 第42-43页 |
| 4.4 仿真实验 | 第43-47页 |
| 4.4.1 测试函数 | 第43-44页 |
| 4.4.2 固定迭代次数下的仿真实验 | 第44-46页 |
| 4.4.3 固定收敛精度下的仿真实验 | 第46页 |
| 4.4.4 与参考文献中改进算法的比较 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 WF-AFSA在组合优化问题中的应用 | 第49-58页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 组合优化问题 | 第49-50页 |
| 5.2.1 组合优化问题简介 | 第49-50页 |
| 5.2.2 旅行商问题简介 | 第50页 |
| 5.3 鱼群算法在TSP问题中的描述 | 第50-52页 |
| 5.3.1 一些基本概念 | 第50-51页 |
| 5.3.2 人工鱼行为在TSP问题中的描述 | 第51-52页 |
| 5.4 仿真实验和结果分析 | 第52-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第58页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |
