| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-11页 |
| ·蚁群优化算法的提出与发展 | 第9-10页 |
| ·本文主要内容 | 第10-11页 |
| 2 蚁群优化算法的起源、原理及发展 | 第11-31页 |
| ·自然界蚂蚁的觅食行为 | 第11-16页 |
| ·蚁群内部交流机制 | 第11-14页 |
| ·蚂蚁个体的记忆机制 | 第14-15页 |
| ·蚂蚁个体交流机制 | 第15-16页 |
| ·蚂蚁群体行为的“媒介质（Stigmergy）”解释 | 第16-17页 |
| ·蚁群的抽象 | 第17-19页 |
| ·蚂蚁个体的抽象 | 第17-18页 |
| ·问题空间的抽象 | 第18页 |
| ·寻找路径的抽象 | 第18-19页 |
| ·启发因子的引入 | 第19页 |
| ·基本蚁群优化算法的模型 | 第19-24页 |
| ·算法数据结构的定义 | 第19-20页 |
| ·AS中解的构造过程 | 第20页 |
| ·AS模型中信息素的更新 | 第20-22页 |
| ·AS模型中信息素的初始化 | 第22页 |
| ·AS模型下TSP问题的算法实现 | 第22-23页 |
| ·AS模型下算法复杂度的分析 | 第23-24页 |
| ·蚁群优化算法的研究进展 | 第24-30页 |
| ·Ant Colony System, | 第25-26页 |
| ·ACS的伪随机比例规则 | 第25页 |
| ·ACS全局信息素更新 | 第25-26页 |
| ·ACS局部信息素更新 | 第26页 |
| ·Max-Min Ant System | 第26-30页 |
| ·MMAS信息素更新 | 第27-28页 |
| ·MMAS信息素的限制 | 第28-29页 |
| ·MMAS信息素的初始化 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 带拥塞控制二元蚁群优化算法 | 第31-49页 |
| ·连续域蚁群优化算法的研究 | 第31-32页 |
| ·二元蚁群优化算法的提出 | 第32-35页 |
| ·搜索空间与解空间 | 第32-33页 |
| ·随机二元网络的设计 | 第33-34页 |
| ·二元蚁群优化算法的数学模型 | 第34-35页 |
| ·拥塞控制策略的引入 | 第35-41页 |
| ·拥塞控制策略的灵感起源 | 第35页 |
| ·拥塞控制策略的模型 | 第35-37页 |
| ·拥塞策略的数学分析 | 第37-38页 |
| ·带拥塞控制的二元蚁群优化算法的收敛性分析 | 第38-41页 |
| ·带拥塞控制的二元蚁群优化算法的应用-函数优化 | 第41-47页 |
| ·求解函数优化问题的随机二元网络设计 | 第41页 |
| ·实验结果 | 第41-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 4 多种群蚁群优化算法 | 第49-66页 |
| ·二元蚁群优化算法的局限性 | 第49页 |
| ·局限性的数学分析 | 第49-54页 |
| ·多种群蚁群优化算法的提出 | 第54-59页 |
| ·基于种间竞争的协同进化算法 | 第54-56页 |
| ·种群的动态生灭策略 | 第56-57页 |
| ·多种群蚁群优化算法的基本概念 | 第57页 |
| ·多种群蚁群优化算法的实现 | 第57-59页 |
| ·多种群蚁群优化算法的应用-多峰函数优化问题 | 第59-65页 |
| ·实验结果 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 5 多种群蚁群优化算法的应用-背包问题 | 第66-78页 |
| ·多维背包问题简述 | 第66-67页 |
| ·多种群蚁群优化算法求解多维背包问题 | 第67-71页 |
| ·求解多维背包问题的随机二元网络设计 | 第67-68页 |
| ·多维背包问题解的构建过程 | 第68-69页 |
| ·非法解的修正及局部优化 | 第69-70页 |
| ·非法解的修正 | 第69-70页 |
| ·修正后解的局部优化 | 第70页 |
| ·多维背包问题中多种群的设置 | 第70-71页 |
| ·实验结果 | 第71-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·研究工作总结 | 第78页 |
| ·研究展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 在学研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |