求解约束满足问题的自适应蚁群算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文工作及组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 研究基础 | 第15-23页 |
| 2.1 蚁群算法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 蚁群算法的生物模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 蚁群算法的基本原理 | 第16-19页 |
| 2.2 约束满足问题 | 第19-20页 |
| 2.2.1 问题定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 二元约束满足问题 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-23页 |
| 第3章 基于蚁群算法的约束满足问题求解 | 第23-43页 |
| 3.1 蚁群算法解决约束满足问题的基本原理 | 第23-32页 |
| 3.1.1 创建构造图 | 第24-25页 |
| 3.1.2 构造求解任务 | 第25-26页 |
| 3.1.3 代价函数评价 | 第26-27页 |
| 3.1.4 信息素更新策略 | 第27-32页 |
| 3.2 实验结果比较与分析 | 第32-42页 |
| 3.2.1 实验测试用例 | 第32-33页 |
| 3.2.2 实验参数设定 | 第33-34页 |
| 3.2.3 实验结果评价指标 | 第34-35页 |
| 3.2.4 收敛性分析 | 第35-38页 |
| 3.2.5 更新策略对比分析 | 第38-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 自适应信息素更新策略求解约束满足问题 | 第43-57页 |
| 4.1 自适应机制 | 第43-44页 |
| 4.2 自适应信息素更新策略的基本原理 | 第44-45页 |
| 4.3 基于约束满足问题的实现方法 | 第45-48页 |
| 4.3.1 算法模型 | 第46-47页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果比较与分析 | 第48-56页 |
| 4.4.1 自适应信息素更新策略参数调整 | 第48-49页 |
| 4.4.2 自适应信息素更新策略收敛性分析 | 第49-52页 |
| 4.4.3 自适应信息素更新策略性能分析 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 自适应启发式变量序求解约束满足问题 | 第57-75页 |
| 5.1 启发式变量序 | 第57-65页 |
| 5.1.1 启发式变量序的基本分类 | 第57-58页 |
| 5.1.2 启发式变量序对比分析 | 第58-65页 |
| 5.2 自适应启发式变量序的基本原理 | 第65页 |
| 5.3 基于约束满足问题的实现方法 | 第65-67页 |
| 5.3.1 算法模型 | 第66页 |
| 5.3.2 算法描述 | 第66-67页 |
| 5.4 实验结果比较与分析 | 第67-74页 |
| 5.4.1 自适应启发式变量序参数调整 | 第67-68页 |
| 5.4.2 自适应启发式变量序收敛性分析 | 第68-70页 |
| 5.4.3 自适应启发式变量序性能分析 | 第70-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读硕士期间科研及发表论文情况 | 第83页 |
