| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·群体智能简介 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 蚁群算法及TSP 问题 | 第12-31页 |
| ·蚁群算法的起源 | 第12-13页 |
| ·蚁群的自组织行为 | 第13-16页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第16-18页 |
| ·组合优化问题与TSP 问题简介 | 第18-23页 |
| ·解决组合优化问题的仿生算法简介 | 第23-25页 |
| ·基本蚁群算法 | 第25-31页 |
| ·以TSP 问题为例的蚁群算法数学模型 | 第25-27页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法的缺陷及改进方法 | 第28-31页 |
| 第三章 蚁群算法参数分析、局部优化简介及基本的相遇算法 | 第31-39页 |
| ·蚁群算法参数分析 | 第31-35页 |
| ·信息素的设置及更新 | 第31-33页 |
| ·信息素启发因子α与自启发因子β | 第33-34页 |
| ·挥发系数ρ | 第34-35页 |
| ·局部优化算法简介 | 第35-37页 |
| ·基本的相遇算法 | 第37-39页 |
| 第四章 对蚁群算法之相遇算法的改进及实验结果 | 第39-48页 |
| ·算法改进1:对相遇算法的改进 | 第39-41页 |
| ·相遇算法的一个缺陷 | 第39页 |
| ·对相遇算法的改进1:并行相遇 | 第39-41页 |
| ·算法改进2:并行蚁群算法与局部优化2-OPT | 第41-42页 |
| ·实验中的一些策略及各项参数的设置 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-47页 |
| ·针对本文算法结果的简单分析 | 第47-48页 |
| 第五章 结束语 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 论文摘要 | 第52-54页 |
| ABSTRACT | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 导师及作者简介 | 第58页 |