基于概率粒子群算法的背包问题的研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·选题的背景和意义 | 第7-10页 |
| ·组合优化问题 | 第7-8页 |
| ·背包问题 | 第8页 |
| ·粒子群优化算法 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·背包问题的研究现状 | 第10页 |
| ·粒子群算法的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的组织 | 第12-14页 |
| 第二章 背包问题 | 第14-22页 |
| ·背包问题简介 | 第14页 |
| ·背包问题的数学模型 | 第14-17页 |
| ·背包问题的算法简介 | 第17-21页 |
| ·背包问题的精确算法简介 | 第17-19页 |
| ·背包问题的近似算法简介 | 第19-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 粒子群优化算法 | 第22-32页 |
| ·粒子群算法的三种典型模型 | 第22-25页 |
| ·基本PSO 模型 | 第22-24页 |
| ·引入惯性权重的PSO 模型 | 第24页 |
| ·带收缩因子的PSO 模型 | 第24-25页 |
| ·粒子群算法的特点 | 第25-26页 |
| ·PSO 算法的其他改进方法 | 第26-29页 |
| ·离散PSO | 第26-27页 |
| ·自适应PSO | 第27页 |
| ·混合PSO | 第27-28页 |
| ·免疫PSO | 第28-29页 |
| ·PSO 与其它进化算法的比较 | 第29-30页 |
| ·粒子群优化算法的应用 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第四章 概率粒子群优化算法 | 第32-46页 |
| ·粒子群算法改进策略 | 第32-38页 |
| ·粒子群算法存在的问题及其改进思路 | 第32页 |
| ·PSO 的粒子速度更新项分析 | 第32-33页 |
| ·PSO 的收敛性能分析 | 第33-34页 |
| ·改进后的PSO 流程 | 第34-35页 |
| ·典型测试函数分析 | 第35-38页 |
| ·概率分析进化算法 | 第38-41页 |
| ·概率分析进化算法概述 | 第38页 |
| ·概率分析进化算法的基本原理 | 第38-39页 |
| ·概率分析进化算法的分类 | 第39-41页 |
| ·引入概率分析进化算法的粒子群算法 | 第41-44页 |
| ·概率粒子群算法描述 | 第41-43页 |
| ·改善搜索速度的策略 | 第43页 |
| ·概率粒子群算法流程 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第五章 概率粒子群算法求解背包问题 | 第46-48页 |
| ·应用概率粒子群算法求解背包问题 | 第46页 |
| ·粒子的构造方式 | 第46页 |
| ·仿真试验 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第54页 |
