人工蜂群算法理论及其在通信中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 符号说明 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| ·最优化问题 | 第15-16页 |
| ·群体智能 | 第16-17页 |
| ·群体智能算法 | 第17-24页 |
| ·蚁群算法 | 第18-20页 |
| ·粒子群算法 | 第20-21页 |
| ·混合蛙跳算法 | 第21-22页 |
| ·细菌觅食算法 | 第22页 |
| ·人工鱼群算法 | 第22-23页 |
| ·人工蜂群算法 | 第23-24页 |
| ·人工蜂群算法国内外研究现状 | 第24-25页 |
| ·论文的组织 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 人工蜂群算法及其在TSP问题中的应用 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27-29页 |
| ·人工蜂群算法的基本原理 | 第29-30页 |
| ·人工蜂群算法的流程 | 第30-31页 |
| ·人工蜂群算法的特点 | 第31-33页 |
| ·人工蜂群算法在TSP问题中的应用 | 第33-36页 |
| ·TSP问题概述 | 第33页 |
| ·算法实现 | 第33-35页 |
| ·仿真结果 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 小生境人工蜂群算法 | 第37-43页 |
| ·小生境技术 | 第37-38页 |
| ·小生境技术简介 | 第37-38页 |
| ·RCS策略 | 第38页 |
| ·小生境人工蜂群算法 | 第38-40页 |
| ·实验仿真和结果分析 | 第40-42页 |
| ·测试函数 | 第40页 |
| ·实验结果及结果分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于高斯变异和混沌扰动的人工蜂群算法 | 第43-50页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·基于高斯变异和混沌扰动的人工蜂群算法 | 第43-45页 |
| ·高斯变异 | 第43-44页 |
| ·混沌搜索 | 第44-45页 |
| ·算法流程 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于人工蜂群算法的认知无线电频谱分配 | 第50-60页 |
| ·认知无线电 | 第50-53页 |
| ·背景 | 第50页 |
| ·基本概念 | 第50-51页 |
| ·认知循环 | 第51-52页 |
| ·关键技术 | 第52-53页 |
| ·认知无线电中的频谱分配 | 第53-56页 |
| ·图论着色模型 | 第54-55页 |
| ·图论模型的数学描述 | 第55-56页 |
| ·基于人工蜂群算法的认知无线电频谱分配 | 第56-57页 |
| ·目标函数 | 第56页 |
| ·蜂群个体编码方式 | 第56-57页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第69-70页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第70页 |
