| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-16页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 研究基础 | 第16-26页 |
| 2.1 约束优化问题综述 | 第16-20页 |
| 2.1.1 约束优化问题描述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 约束处理方法 | 第17-20页 |
| 2.2 ABC算法研究基础 | 第20-25页 |
| 2.2.1 ABC算法的生物模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 ABC算法原理 | 第22-24页 |
| 2.2.3 ABC算法的实现步骤 | 第24-25页 |
| 2.3 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于RCGABC算法的初始可行蜜源生成 | 第26-41页 |
| 3.1 RCGABC算法简介 | 第26-27页 |
| 3.2 改进ABC算法生成初步可行蜜源 | 第27-31页 |
| 3.2.1 初始化参数 | 第28页 |
| 3.2.2 罚值函数和适应度函数的建立 | 第28-29页 |
| 3.2.3 侦查蜂生成初始蜜源 | 第29页 |
| 3.2.4 采蜜蜂操作 | 第29-30页 |
| 3.2.5 观察蜂操作 | 第30页 |
| 3.2.6 侦查蜂更新 | 第30-31页 |
| 3.2.7 终止条件 | 第31页 |
| 3.3 RCSA算法扩充可行蜜源 | 第31-34页 |
| 3.4 聚类分析和贪婪选择 | 第34-35页 |
| 3.5 仿真实验及结果分析 | 第35-40页 |
| 3.5.1 蜜源多样性评价标准 | 第35-37页 |
| 3.5.2 仿真实验及结果分析 | 第37-40页 |
| 3.6 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 求解约束优化问题的改进混合人工蜂群算法 | 第41-61页 |
| 4.1 自适应蜜源更新方式 | 第41-44页 |
| 4.1.1 粒子群算法 | 第41-42页 |
| 4.1.2 自适应全局搜索模式 | 第42-44页 |
| 4.2 基于模拟退火策略的选择机制 | 第44-46页 |
| 4.2.1 模拟退火算法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 蜂群选择方式的改进 | 第45-46页 |
| 4.3 修补策略 | 第46-48页 |
| 4.4 数值实验及结果分析 | 第48-60页 |
| 4.5 小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于NDABC算法的组合优化问题求解 | 第61-79页 |
| 5.1 NDABC算法流程 | 第61-63页 |
| 5.1.1 编码及解码操作 | 第61页 |
| 5.1.2 自适应邻域搜索操作 | 第61-63页 |
| 5.2 基于NDABC算法燃油运输问题 | 第63-67页 |
| 5.2.1 燃油运输问题简介 | 第63-64页 |
| 5.2.2 基于NDABC算法的燃油运输问题求解流程 | 第64-66页 |
| 5.2.3 仿真实验及结果分析 | 第66-67页 |
| 5.3 基于NDABC算法的背包问题 | 第67-73页 |
| 5.3.1 0-1背包问题简介 | 第68页 |
| 5.3.2 基于NDABC算法的背包问题求解流程 | 第68-70页 |
| 5.3.3 仿真实验和结果分析 | 第70-73页 |
| 5.4 基于NDABC算法的航班降落调度问题 | 第73-78页 |
| 5.4.1 航班降落调度问题简介 | 第73-74页 |
| 5.4.2 基于NDABC算法的航班降落调度问题求解流程 | 第74-77页 |
| 5.4.3 仿真实验和结果分析 | 第77-78页 |
| 5.5 小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读研究生期间发表的论文 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |