智能优化算法及其在TSP和极小碰集问题上的应用
| 第一章 智能优化算法简介 | 第1-28页 |
| ·进化计算 | 第7-12页 |
| ·遗传算法 | 第7-11页 |
| ·进化策略和进化规划 | 第11-12页 |
| ·模拟退火算法 | 第12-15页 |
| ·固体的退火过程 | 第12页 |
| ·Metropolis 准则 | 第12-13页 |
| ·模拟退火算法 | 第13-14页 |
| ·常见的退火策略 | 第14-15页 |
| ·蚁群算法 | 第15-18页 |
| ·蚁群系统的原理 | 第15-16页 |
| ·蚁群系统模型及其实现 | 第16-18页 |
| ·免疫算法 | 第18-23页 |
| ·生物免疫系统概述 | 第18-20页 |
| ·免疫算法 | 第20-22页 |
| ·人工免疫系统前景展望 | 第22-23页 |
| ·粒子群算法 | 第23-28页 |
| ·标准 PSO 算法 | 第23-24页 |
| ·PSO 算法的改进 | 第24-26页 |
| ·总结与展望 | 第26-28页 |
| 第二章 求解旅行商问题(TSP) | 第28-37页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·编码 | 第29页 |
| ·适应度函数 | 第29-30页 |
| ·求解 TSP 的智能搜索算法 | 第30-32页 |
| ·求解 TSP 的遗传算法 | 第30-32页 |
| ·求解 TSP 的模拟退火算法 | 第32页 |
| ·求解 TSP 的蚁群算法 | 第32页 |
| ·求 TSP 的粒子群算法 | 第32-37页 |
| ·算法设计 | 第33-34页 |
| ·测试 | 第34-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-37页 |
| 第三章 用粒子群优化算法求极小碰集 | 第37-54页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·求极小碰集的PSO 算法的设计 | 第38-40页 |
| ·模拟实验测试 | 第40-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-51页 |
| ·收敛性分析 | 第51-53页 |
| ·结语 | 第53-54页 |
| 第四章 求极小碰集的遗传算法 | 第54-63页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·求极小碰集的遗传算法 | 第54-58页 |
| ·模拟试验 | 第58-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-62页 |
| ·结语 | 第62-63页 |
| 第五章 结束语 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 摘要 | 第71-73页 |
| Abstract | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 导师及作者简介 | 第77页 |
