| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.2 研究背景和课题意义 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文主要创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-19页 |
| 第2章 群智能优化理论及其研究与分析 | 第19-36页 |
| 2.1 群智能优化理论 | 第19-20页 |
| 2.2 典型群智能优化算法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 粒子群优化算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 蚁群优化算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 细菌觅食优化算法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 生物地理优化算法 | 第23-25页 |
| 2.2.5 其它群智能算法 | 第25页 |
| 2.3 群体行为的复杂网络与社会网络分析 | 第25-27页 |
| 2.4 群智能的种群和拓扑结构 | 第27-30页 |
| 2.5 群智能优化中个体行为控制 | 第30-33页 |
| 2.6 当前研究存在的问题 | 第33-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 具有异构分簇的聚类自适应粒子群优化算法 | 第36-58页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 基于聚类的自适应粒子群算法 | 第36-40页 |
| 3.2.1 基于聚类的种群动态分割策略 | 第37-39页 |
| 3.2.2 基于异构簇的自适应调整策略 | 第39-40页 |
| 3.3 算法流程 | 第40-41页 |
| 3.4 实验分析和讨论 | 第41-57页 |
| 3.4.1 实验设计和Benchmark函数 | 第41-42页 |
| 3.4.2 实验 1：种群分布度对比分析 | 第42-44页 |
| 3.4.3 实验 2：算法参数敏感性测试 | 第44-48页 |
| 3.4.4 实验 3：相同初始值对比测试 | 第48-53页 |
| 3.4.5 实验 4：相同最大迭代次数对比测试 | 第53-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 具有动态社会网络拓扑演化特征的粒子群优化算法 | 第58-80页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 基于社会网络演化的粒子群优化算法 | 第58-69页 |
| 4.2.1 群智能中的社会网络 | 第58-59页 |
| 4.2.2 子群划分策略 | 第59-60页 |
| 4.2.3 基于社会网络演化的动态拓扑构建算法 | 第60-67页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第67-68页 |
| 4.2.5 算法复杂性分析 | 第68-69页 |
| 4.3 标准测试函数实验 | 第69-79页 |
| 4.3.1 测试函数 | 第69页 |
| 4.3.2 对比算法及参数 | 第69-70页 |
| 4.3.3 实验内容及分析 | 第70-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第5章 基于社会网络的群体优化算法 | 第80-113页 |
| 5.1 引言 | 第80页 |
| 5.2 基于社会网络模型的动态种群拓扑构建 | 第80-82页 |
| 5.3 扩展式个体邻域构建 | 第82-83页 |
| 5.4 个体学习行为的调整 | 第83-86页 |
| 5.4.1 NI个体学习方式 | 第84页 |
| 5.4.2 RI个体学习方式 | 第84-86页 |
| 5.5 算法流程 | 第86-88页 |
| 5.6 与其它智能算法的比较 | 第88-89页 |
| 5.7 数值实验与分析 | 第89-111页 |
| 5.7.1 实验设计 | 第89-93页 |
| 5.7.2 实验与分析 | 第93-111页 |
| 5.8 本章小结 | 第111-113页 |
| 第6章 基于群智能算法的集装箱多式联运优化 | 第113-128页 |
| 6.1 集装箱多式联运问题 | 第113-114页 |
| 6.2 多式联运基本模型 | 第114-116页 |
| 6.3 多式联运问题编码 | 第116-119页 |
| 6.3.1 全局流量按比例分配 | 第116-118页 |
| 6.3.2 局部流量调整策略 | 第118-119页 |
| 6.3.3 带惩罚的目标函数 | 第119页 |
| 6.3.4 问题求解流程 | 第119页 |
| 6.4 案例分析 | 第119-127页 |
| 6.4.1 案例 | 第119-121页 |
| 6.4.2 算法对比设置 | 第121页 |
| 6.4.3 实验结果分析 | 第121-127页 |
| 6.5 本章小结 | 第127-128页 |
| 第7章 集装箱船舶贝位配载的优化 | 第128-147页 |
| 7.1 集装箱船舶贝位配载问题 | 第128-130页 |
| 7.1.1 集装箱船舶贝位配载问题分类 | 第128-129页 |
| 7.1.2 集装箱船箱位位置表示 | 第129-130页 |
| 7.2 集装箱贝位配载模型 | 第130-132页 |
| 7.2.1 模型假设 | 第130页 |
| 7.2.2 集装箱船舶配载模型参数及相关变量定义 | 第130-131页 |
| 7.2.3 集装箱船舶配载模型的目标函数 | 第131-132页 |
| 7.3 个体编码方案设计 | 第132-135页 |
| 7.3.1 基于个体位置排序的装载顺序解码 | 第133页 |
| 7.3.2 基于规则的贝位装载策略 | 第133-135页 |
| 7.4 个体适应度计算 | 第135页 |
| 7.5 问题求解步骤 | 第135-137页 |
| 7.6 案例实验 | 第137-146页 |
| 7.6.1 案例设计 | 第137-138页 |
| 7.6.2 对比算法设计 | 第138页 |
| 7.6.3 实验结果及分析 | 第138-146页 |
| 7.8 本章小结 | 第146-147页 |
| 第8章 总结与展望 | 第147-150页 |
| 8.1 主要研究成果和结论 | 第147-148页 |
| 8.2 进一步的研究工作 | 第148-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |
| 参考文献 | 第151-163页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和参与的科研项目 | 第163-164页 |