基于GA的改进粒子群算法研究及其在TSP上的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外的研究及发展现状 | 第12-15页 |
| ·本文的主要内容和成果 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 粒子群优化算法 | 第17-27页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第17-18页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第18-22页 |
| ·算法的基本思想 | 第18-19页 |
| ·算法的数学描述 | 第19-20页 |
| ·算法的拓扑结构 | 第20-22页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第22-24页 |
| ·惯性权重ω的引入 | 第22-23页 |
| ·收敛因子x的引入 | 第23-24页 |
| ·粒子群优化算法的改进 | 第24-26页 |
| ·离散粒子群优化算法 | 第24页 |
| ·协同粒子群优化算法 | 第24-25页 |
| ·自适应粒子群优化算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 粒子群优化算法的分析及其实现 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·粒子群优化算法的收敛性分析 | 第27-30页 |
| ·粒子搜索的移动轨迹 | 第27-28页 |
| ·算法的收敛条件 | 第28-29页 |
| ·算法的时间复杂度 | 第29-30页 |
| ·粒子群优化算法的参数设置 | 第30-31页 |
| ·粒子群优化算法的设计与实现 | 第31-33页 |
| ·算法的设计步骤及流程图 | 第31-33页 |
| ·优化问题的适应值函数 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 基于GA的粒子群优化算法的改进 | 第35-49页 |
| ·粒子群优化算法的局限性 | 第35-36页 |
| ·遗传算法GA简介 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第36页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第36-37页 |
| ·改进的基于GA的粒子群优化算法(GPSO) | 第37-41页 |
| ·GPSO算法的基本思想 | 第37-38页 |
| ·GPSO算法的改进操作 | 第38-39页 |
| ·GPSO算法的具体实现及流程图 | 第39-41页 |
| ·连续性基准测试函数 | 第41-44页 |
| ·GPSO算法的性能分析 | 第44-48页 |
| ·参数设置 | 第44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 GPSO算法在旅行商问题中的应用 | 第49-58页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·旅行商问题 | 第49-52页 |
| ·旅行商问题的简介 | 第49-51页 |
| ·旅行商问题的数学描述 | 第51页 |
| ·旅行商问题的常规解法 | 第51-52页 |
| ·GPSO算法求解旅行商问题 | 第52-53页 |
| ·求解旅行商问题的GPSO算法模型 | 第52-53页 |
| ·算法实现步骤 | 第53页 |
| ·旅行商问题测试实例 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58-59页 |
| ·工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |
