| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 论文研究的目的和意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 优化与优化算法 | 第12-13页 |
| 1.1.2 智能优化算法 | 第13-14页 |
| 1.2 主要技术的研究现状及发展 | 第14-19页 |
| 1.2.1 萤火虫优化算法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 萤火虫优化算法的应用 | 第15-17页 |
| 1.2.3 混沌思想 | 第17-18页 |
| 1.2.4 惯性权重 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 标准萤火虫算法 | 第20-28页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 标准萤火虫算法 | 第20-22页 |
| 2.3 萤火虫算法的流程 | 第22-23页 |
| 2.4 算法参数分析 | 第23-25页 |
| 2.4.1 关键参数分析 | 第23-24页 |
| 2.4.2 算法终止条件 | 第24-25页 |
| 2.5 算法收敛性分析 | 第25-26页 |
| 2.6 萤火虫算法的特点 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 改进的进化模型和混沌优化的萤火虫算法 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于混沌优化策略的种群初始化 | 第28-30页 |
| 3.3 基于惯性权重的进化计算模型 | 第30-31页 |
| 3.4 基于高斯分布的种群变异操作 | 第31-32页 |
| 3.5 动态步长与域约束机制 | 第32-34页 |
| 3.6 算法流程 | 第34-35页 |
| 3.7 实验仿真及结果分析 | 第35-39页 |
| 3.7.1 寻优精度分析 | 第36-37页 |
| 3.7.2 寻优速度分析 | 第37-39页 |
| 3.8 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 改进的萤火虫算法在聚类中的应用 | 第40-53页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 聚类 | 第40-46页 |
| 4.2.1 聚类定义 | 第40页 |
| 4.2.2 聚类的数据结构 | 第40-41页 |
| 4.2.3 相似性计算方法 | 第41-43页 |
| 4.2.4 聚类算法分类 | 第43页 |
| 4.2.5 K-means算法介绍 | 第43-46页 |
| 4.3 基于改进萤火虫优化算法的K-means聚类算法 | 第46-51页 |
| 4.3.1 基于萤火虫优化算法的K-means算法设计 | 第46-49页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第49页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |