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人工蜂群算法研究及其应用

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-14页
   ·研究背景与研究意义第8页
   ·国内外研究现状第8-11页
   ·研究内容第11-12页
   ·论文结构第12-14页
第2章 几种重要的智能优化算法介绍第14-22页
   ·引言第14页
   ·遗传算法第14-15页
   ·蚁群算法第15-16页
   ·粒子群算法第16-17页
   ·人工免疫算法第17-18页
   ·人工鱼群算法第18-19页
   ·人工蜂群算法第19-22页
第3章 蜂群算法收敛性的数学证明第22-26页
   ·引言第22页
   ·算法的数学描述第22页
   ·算法收敛性证明所需的数学知识第22-23页
   ·算法收敛性证明第23-24页
   ·小结第24-26页
第4章 改进的人工蜂群算法求解函数优化问题第26-40页
   ·引言第26页
   ·改进的蜂群算法的模型的建立第26-30页
   ·实验以及实验结果的分析第30-39页
   ·小结第39-40页
第5章 人工蜂群算法和粒子群算法求解TSP问题对比分析第40-48页
   ·引言第40页
   ·人工蜂群算法求解TSP问题第40-42页
     ·模型的建立第40-41页
     ·仿真实验及结果分析第41-42页
   ·粒子群算法求解TSP问题第42-46页
     ·模型的建立第42-44页
     ·仿真实验及结果分析第44-46页
   ·小结第46-48页
第6章 人工蜂群算法求解UCI数据集聚类问题第48-56页
   ·引言第48-49页
   ·现有聚类方法的介绍第49-51页
   ·求解模型的建立第51-52页
   ·人工蜂群聚类仿真结果及其分析第52-55页
   ·小结第55-56页
第7章 总结与展望第56-58页
   ·人工蜂群算法与其他群智能算法共同点的分析第56页
   ·人工蜂群算法与其他重要群智能算法优缺点对比分析第56-57页
   ·未来研究的展望第57-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-64页
攻读硕士学位期间的科研成果第64页

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