| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·混合蛙跳算法的研究现状 | 第10页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 混合蛙跳算法求解组合优化问题的设计思路 | 第13-23页 |
| ·群体智能算法求解组合优化问题的框架 | 第13-22页 |
| ·群体智能算法的基本概念 | 第13-14页 |
| ·蚁群算法 | 第14-16页 |
| ·粒子群算法 | 第16-18页 |
| ·人工鱼群算法 | 第18-19页 |
| ·混合蛙跳算法 | 第19-21页 |
| ·群体智能算法求解组合优化问题的框架 | 第21-22页 |
| ·混合蛙跳算法求解组合优化问题的设计思路 | 第22-23页 |
| 第3章 "当前最优解作用于整个子种群"的混合蛙跳算法求解TSP | 第23-35页 |
| ·旅行商问题的描述和现有求解方法 | 第23页 |
| ·郭涛算法求解旅行商问题 | 第23-26页 |
| ·"当前最优解作用于整个子种群"的混合蛙跳算法求解旅行商问题 | 第26-29页 |
| ·编码与适应度函数 | 第27页 |
| ·子种群的划分 | 第27-28页 |
| ·求解流程 | 第28-29页 |
| ·仿真实验及分析 | 第29-34页 |
| ·实验条件和测试集 | 第29页 |
| ·实验参数和结果 | 第29-33页 |
| ·实验分析 | 第33-34页 |
| ·结论 | 第34-35页 |
| 第4章 "排斥最差个体"的混合蛙跳算法求解背包问题 | 第35-47页 |
| ·0-1背包问题的描述和现有的求解方法 | 第35页 |
| ·类电磁机制算法的介绍 | 第35-38页 |
| ·初始化 | 第36页 |
| ·计算每个粒子所受的合力 | 第36-37页 |
| ·粒子沿合力方向移动 | 第37页 |
| ·局部搜索 | 第37-38页 |
| ·结束准则 | 第38页 |
| ·小结 | 第38页 |
| ·"排斥最差个体"的混合蛙跳算法求解0-1背包问题 | 第38-42页 |
| ·编码与适应度函数 | 第39-40页 |
| ·划分子种群 | 第40页 |
| ·"排斥最差个体"的子种群进化 | 第40-42页 |
| ·仿真实验及分析 | 第42-45页 |
| ·实验条件和测试集 | 第42-43页 |
| ·实验参数和结果 | 第43-44页 |
| ·实验分析 | 第44-45页 |
| ·结论 | 第45-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 作者简介 | 第55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第55页 |
