| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景 | 第8-11页 |
| ·优化及最大团问题 | 第8-9页 |
| ·Meta-heuristic方法 | 第9-10页 |
| ·Meta-heuristic方法中的关键平衡 | 第10-11页 |
| ·蚁群优化算法 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·最大团问题的研究现状 | 第11-12页 |
| ·蚁群优化算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 最大团问题与蚁群优化算法 | 第14-25页 |
| ·最大团问题的描述 | 第14-15页 |
| ·数学定义 | 第14页 |
| ·以组合优化视角看待最大团问题 | 第14-15页 |
| ·蚁群优化算法 | 第15-19页 |
| ·蚁群优化算法的自然隐喻 | 第15-16页 |
| ·蚁群优化算法的主要组成部分 | 第16-18页 |
| ·蚁群优化算法的框架 | 第18-19页 |
| ·最大团问题的蚁群算法 | 第19-24页 |
| ·Vertex-AC和Edge-AC | 第19-22页 |
| ·增加局部信息素更新的Vertex-AC算法 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 改进局部信息素更新方式的Vertex-AC算法 | 第25-37页 |
| ·最大团问题蚁群算法的解空间 | 第25-28页 |
| ·改进局部信息素更新方式的蚁群算法 | 第28-36页 |
| ·算法描述 | 第28-29页 |
| ·算法实现细节 | 第29-31页 |
| ·算法复杂性分析 | 第31-32页 |
| ·试验效果 | 第32-34页 |
| ·算法差异比较及进一步试验 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 适时调整算子的蚁群算法的初步探索 | 第37-55页 |
| ·处理最大团问题效果最佳的RLS方法 | 第37-40页 |
| ·禁忌搜索简介 | 第37-38页 |
| ·最大团的禁忌搜索 | 第38-39页 |
| ·RLS方法强大的关键因素 | 第39-40页 |
| ·算法小结 | 第40页 |
| ·随机算法Diversification与Intensification效果的评价指标 | 第40-42页 |
| ·重新抽样率 | 第40-41页 |
| ·相似几率 | 第41-42页 |
| ·信息素数字特征 | 第42页 |
| ·蚁群算法各算子影响力分析 | 第42-50页 |
| ·信息素数据结构 | 第42-43页 |
| ·信息素界限 | 第43-44页 |
| ·信息素挥发率 | 第44-45页 |
| ·蚂蚁数量 | 第45-46页 |
| ·解的构造与改进启发式 | 第46-48页 |
| ·信息素更新策略与函数 | 第48-50页 |
| ·算子分析小结 | 第50页 |
| ·初步探索与实践 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61页 |