蚁群算法在组合优化中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·蚁群算法的研究历史和现状 | 第8-10页 |
| ·论文研究目的及主要内容 | 第10-12页 |
| 第二章 蚁群算法 | 第12-20页 |
| ·概述 | 第12页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第12-14页 |
| ·蚁群算法框架 | 第14-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 最大团问题的新型蚁群算法 | 第20-33页 |
| ·最大团问题 | 第20页 |
| ·新型蚁群算法基本思想简介 | 第20-24页 |
| ·顺序类问题和子集类问题的区别 | 第21-22页 |
| ·新型蚁群算法思想及框架 | 第22-24页 |
| ·最大团问题的新型蚁群算法 | 第24-29页 |
| ·算法的伪代码描述 | 第25页 |
| ·概率选择公式 | 第25-27页 |
| ·信息素策略 | 第27-28页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第28-29页 |
| ·实验结果及结论 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 蚁群算法的参数研究 | 第33-44页 |
| ·ACO算法中参数的研究 | 第33-40页 |
| ·启发式因子 | 第33-36页 |
| ·信息素挥发度 | 第36-38页 |
| ·其他参数 | 第38-40页 |
| ·针对参数的改进策略 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 最大割问题的蚁群算法 | 第44-54页 |
| ·最大割问题 | 第44-45页 |
| ·最大割问题的蚁群算法 | 第45-49页 |
| ·信息素策略 | 第45-46页 |
| ·概率选择 | 第46-48页 |
| ·局部搜索策略 | 第48页 |
| ·算法框架 | 第48-49页 |
| ·算法的参数选择 | 第49-52页 |
| ·启发式因子α和β的选择 | 第49-50页 |
| ·挥发系数的调整 | 第50-52页 |
| ·实验结果及结论 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士期间发表的文章 | 第60页 |
