摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第一章 绪论 | 第10-14页 |
·选题的背景、依据及研究意义 | 第10-11页 |
·多蜂算法研究现状 | 第11-12页 |
·本文的主要工作简介及结构安排 | 第12-13页 |
·本章小结 | 第13-14页 |
第二章 多蜂算法简介 | 第14-18页 |
·多蜂算法思想原理 | 第14-15页 |
·多蜂算法框架 | 第15-16页 |
·初始化 | 第15页 |
·邻域搜索 | 第15-16页 |
·全局搜索 | 第16页 |
·算法流程 | 第16页 |
·本章小结 | 第16-18页 |
第三章 改进的多蜂算法求解分类问题 | 第18-40页 |
·分类问题研究现状及相关研究 | 第18-32页 |
·研究现状 | 第18页 |
·求解分类问题的演化算法 | 第18-32页 |
·分类问题的描述 | 第32页 |
·问题描述 | 第32页 |
·样本处理 | 第32页 |
·文法演化算法 | 第32-34页 |
·文法多蜂算法(GBA)解分类问题 | 第34-36页 |
·个体编码 | 第34页 |
·邻域搜索和全局搜索 | 第34-35页 |
·适应度函数 | 第35页 |
·分类类别的确定和分类精度的定义 | 第35-36页 |
·实验仿真及结果分析 | 第36-38页 |
·本章小结 | 第38-40页 |
第四章 改进的多蜂算法求解不等圆Packing问题 | 第40-56页 |
·相关研究 | 第40-47页 |
·全局优化算法 | 第40-42页 |
·局部优化算法 | 第42-47页 |
·问题描述 | 第47-48页 |
·改进的多蜂算法求解不等圆Packing问题 | 第48-51页 |
·个体编码 | 第48页 |
·适应度函数 | 第48-49页 |
·演化算子设计 | 第49-50页 |
·改进的多蜂算法 | 第50-51页 |
·实验仿真及结果分析 | 第51-55页 |
·本章小结 | 第55-56页 |
第五章 结论与展望 | 第56-58页 |
参考文献 | 第58-64页 |
附录A | 第64-70页 |
致谢 | 第70-72页 |
作者简介 | 第72-74页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第74页 |