| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 优化问题 | 第11-12页 |
| 1.1.1 优化问题的产生以及数学模型 | 第11页 |
| 1.1.2 优化问题的分类和复杂性 | 第11-12页 |
| 1.1.3 优化算法的发展现状 | 第12页 |
| 1.2 群智能优化算法概述 | 第12-14页 |
| 1.2.1 群智能 | 第12-13页 |
| 1.2.2 群智能优化算法 | 第13-14页 |
| 1.3 人工鱼群算法的提出 | 第14页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第14-16页 |
| 2 基本人工鱼群算法 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基本人工鱼群算法概论 | 第16-18页 |
| 2.2.1 鱼群模式的提出 | 第16-17页 |
| 2.2.2 人工鱼的模型 | 第17-18页 |
| 2.3 人工鱼的四种基本行为 | 第18-24页 |
| 2.3.1 觅食行为 | 第18-20页 |
| 2.3.2 聚群行为 | 第20-22页 |
| 2.3.3 追尾行为 | 第22-23页 |
| 2.3.4 随机行为 | 第23-24页 |
| 2.4 人工鱼群算法的实现 | 第24-25页 |
| 2.5 人工鱼群算法收敛性分析 | 第25-26页 |
| 2.6 各参数对人工鱼群算法性能的影响分析 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-29页 |
| 3 人工鱼群算法的改进 | 第29-37页 |
| 3.1 需要改进人工鱼群算法的原因 | 第29页 |
| 3.2 人工鱼群算法的改进思路 | 第29-31页 |
| 3.3 基于最优个体保留的人工鱼群算法（OIR-AFSA） | 第31-36页 |
| 3.3.1 具体的改进方案 | 第31-33页 |
| 3.3.2 改进后人工鱼群算法的特点 | 第33-34页 |
| 3.3.3 性能对比 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 OIR-AFSA在组合优化问题中的应用 | 第37-47页 |
| 4.1 组合优化问题概述 | 第37-38页 |
| 4.2 TSP问题的OIR-AFSA求解 | 第38-42页 |
| 4.3 0-1 背包问题的OIR-AFSA求解 | 第42-44页 |
| 4.4 装箱问题的OIR-AFSA求解 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53页 |