| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·最短路径问题 | 第10-13页 |
| ·最短路径问题定义 | 第10-11页 |
| ·最短路径问题研究方法 | 第11页 |
| ·最短路径问题求解方法 | 第11-13页 |
| ·论文研究工作及结构安排 | 第13-16页 |
| 第二章 蚁群优化算法 | 第16-29页 |
| ·蚁群算法 | 第16-23页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第16-18页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第18-20页 |
| ·蚁群算法的实现步骤 | 第20页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第20-22页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第22-23页 |
| ·精英蚂蚁系统 | 第23-24页 |
| ·基于排序的蚂蚁系统 | 第24-25页 |
| ·蚁群系统 | 第25-26页 |
| ·最大最小蚂蚁系统 | 第26-27页 |
| ·自适应蚂蚁系统 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章 蚁群系统求解无向图最短路径问题 | 第29-39页 |
| ·无向图最短路径问题 | 第29-31页 |
| ·蚁群系统求解无向图最短路径问题 | 第31-32页 |
| ·算法模型 | 第31-32页 |
| ·算法步骤 | 第32页 |
| ·蚁群系统主要参数的仿真分析 | 第32-38页 |
| ·信息启发式因子α对算法性能的影响 | 第33-34页 |
| ·期望启发式因子β对算法性能的影响 | 第34-35页 |
| ·局部更新信息素挥发因子ρ对算法性能的影响 | 第35-36页 |
| ·全局更新信息素挥发因子σ对算法性能的影响 | 第36-37页 |
| ·蚂蚁数目m对算法性能的影响 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 改进的蚁群优化算法求解无向图最短路径 | 第39-46页 |
| ·算法设计思想 | 第39-40页 |
| ·初始化信息素的改进 | 第40页 |
| ·全局信息素的改进 | 第40-41页 |
| ·算法步骤 | 第41-42页 |
| ·仿真结果与分析 | 第42-45页 |
| ·与ACS算法的比较 | 第42-43页 |
| ·与其他算法的比较 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 改进的蚁群优化算法应用于GIS交通网络最短路径问题 | 第46-56页 |
| ·GIS | 第46-48页 |
| ·GIS概念 | 第46页 |
| ·GIS发展现状 | 第46-47页 |
| ·GIS数据模型 | 第47-48页 |
| ·平台的建立 | 第48-54页 |
| ·网络拓扑结构 | 第49-53页 |
| ·地理平台构建 | 第53-54页 |
| ·实验仿真分析 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·全文工作总结 | 第56-57页 |
| ·未来展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第63页 |