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改进的粒子群算法在商业网点选址中的应用

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
目录第8-10页
1 绪论第10-12页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 本文的组织结构第11-12页
2 商业网点选址的研究概述第12-19页
    2.1 商业网点选址问题的产生与发展第12-13页
    2.2 商业网点选址研究的目标第13页
    2.3 商业网点选址研究的意义第13-14页
    2.4 几种典型的选址问题简介第14-19页
3 商业网点选址模型的构建第19-28页
    3.1 商业网点选址原则及影响因素第19-21页
        3.1.1 商业网点选址原则第19-20页
        3.1.2 商业网点选址因素分析第20-21页
    3.2 商业网点选址模型第21-28页
        3.2.1 定性因素分析第21-23页
        3.2.2 定量因素分析第23-26页
        3.2.3 商业网点选址模型的建立第26-28页
4 粒子群优化算法第28-47页
    4.1 基本粒子群算法第28-32页
        4.1.1 粒子群算法的原理第28-29页
        4.1.2 粒子群算法的基本流程第29-30页
        4.1.3 粒子群算法的控制参数第30-32页
    4.2 改进的多目标粒子群算法第32-42页
        4.2.1 多目标优化问题第32-34页
        4.2.2 求解多目标优化问题的基本方法第34-36页
        4.2.3 多目标粒子群算法的改进第36-38页
        4.2.4 多目标粒子群算法的关键算子第38-42页
    4.3 实验以及结论第42-47页
5 以甘肃银行在定西市的网点选址作为实例研究第47-61页
    5.1 定西市银行布局现状分析第47-49页
        5.1.1 甘肃银行简介第47-48页
        5.1.2 定西市商业银行总量分析第48-49页
    5.2 定西市区域金融功能分析第49-53页
        5.2.1 定西市经济发展现状第49页
        5.2.2 客户资源整体分布状况分析第49-50页
        5.2.3 目标客户金融消费特征分析第50-52页
        5.2.4 定西市城区内甘肃银行新设网点选址备选方案第52-53页
    5.3 结果分析第53-61页
        5.3.1 用银行选址经典算法进行分析第53-59页
        5.3.2 用多目标粒子群算法进行分析第59-61页
结论第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-64页

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