| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·人工萤火虫优化算法研究进展 | 第9-10页 |
| ·本文研究范畴及其意义 | 第10页 |
| ·本文主要工作及结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 基本人工萤火虫群优化算法 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·人工萤火虫自然生态描述法 | 第12页 |
| ·基本人工萤火虫算法参数描述 | 第12-13页 |
| ·基本人工萤火虫算法过程描述 | 第13-15页 |
| ·基本人工萤火虫算法函数描述 | 第15-16页 |
| ·基本人工萤火虫算法基本结论描述 | 第16-18页 |
| 第三章 人工萤火虫优化算法参数分析 | 第18-25页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·里克特量表简介 | 第18页 |
| ·基于仿里克特量表加权平均法的 GSO 参数分析 | 第18-19页 |
| ·仿真实验描述 | 第19-23页 |
| ·仿真实验设置 | 第19-20页 |
| ·仿真结果及分析 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第四章 基于相似度的自适应步长萤火虫改进算法 | 第25-33页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·人工萤火虫算法存在的问题分析 | 第25页 |
| ·S_BASGSO 算法 | 第25-29页 |
| ·S_BASGSO 邻居定义法 | 第25-26页 |
| ·S_BASGSO 动态步长的设计策略 | 第26-27页 |
| ·S_BASGSO 算法收敛性分析 | 第27页 |
| ·S_BASGSO 算法描述 | 第27-29页 |
| ·S_BASGSO 算法仿真分析 | 第29-32页 |
| ·实验环境 | 第29页 |
| ·实验测试函数 | 第29页 |
| ·实验与仿真分析 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 基于和声策略的混合人工萤火虫改进算法 | 第33-44页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·和声搜索算法 | 第33-35页 |
| ·GSO 算法各等式分析 | 第35-36页 |
| ·HSGSO 中的 GSO 与 HS 的设置与衔接 | 第36-37页 |
| ·改进思想 | 第36页 |
| ·基于和声搜索的人工萤火虫策略 | 第36页 |
| ·HSGSO 算法实施过程 | 第36-37页 |
| ·算法复杂度分析 | 第37页 |
| ·仿真说明 | 第37-38页 |
| ·实验环境 | 第37-38页 |
| ·实验测试函数说明 | 第38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-43页 |
| ·本章总结 | 第43-44页 |
| 第六章 基于萤火虫聚类的电信客户市场细分研究 | 第44-51页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·客户市场细分问题步骤描述 | 第44-45页 |
| ·电信行业 RFM 模型 | 第45-46页 |
| ·电信客户细分模型建立 | 第46-47页 |
| ·基于人工萤火虫的聚类方法 | 第47-48页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 第七章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结 | 第51页 |
| ·未来的工作 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |