群体智能算法在电厂燃料管理系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和发展状态 | 第10-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12页 |
| ·本文组织结构和主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 车辆路径问题的相关理论 | 第14-20页 |
| ·电厂入场煤管理中车辆问题的提出 | 第14页 |
| ·车辆问题的概念及其组成元素 | 第14-16页 |
| ·车辆问题的定义 | 第14-15页 |
| ·车辆路径问题的组成要素分析 | 第15-16页 |
| ·车辆路径问题的分类 | 第16页 |
| ·确定VRP的模型综述 | 第16-17页 |
| ·不确定VRP的模型综述 | 第17-18页 |
| ·VRP的经典算法 | 第18-19页 |
| ·精确算法 | 第18页 |
| ·启发式算法 | 第18-19页 |
| ·改进算法 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 群体智能算法 | 第20-37页 |
| ·蚁群算法 | 第20-24页 |
| ·蚁群算法原理 | 第20-21页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第21-23页 |
| ·蚁群算法的流程 | 第23-24页 |
| ·蚁群算法的改进 | 第24-26页 |
| ·路径状态转移规划改进 | 第25-26页 |
| ·信息素更新算法优化 | 第26页 |
| ·蚁群算法案例分析 | 第26-28页 |
| ·粒子群算法 | 第28-32页 |
| ·粒子群算法的基本理论 | 第28-29页 |
| ·粒子群算法的数学描述 | 第29-30页 |
| ·粒子群算法的参数说明 | 第30页 |
| ·粒子算法的流程 | 第30-32页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第32-35页 |
| ·现有改进算法 | 第32-33页 |
| ·本文的改进算法 | 第33-35页 |
| ·改进后的粒子群算法分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 群体智能算法在电厂入场煤中的应用 | 第37-44页 |
| ·问题描述 | 第37-38页 |
| ·改进后的蚁群算法在燃料管理中的应用 | 第38-41页 |
| ·改进粒子群算法在电厂燃料中的应用 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 结论与展望 | 第44-45页 |
| ·总结 | 第44页 |
| ·未来展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读学位期间发表的论文及其它成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 作者简介 | 第50页 |
