| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及现存问题 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 基本果蝇优化算法及其改进策略 | 第15-29页 |
| 2.1 果蝇优化算法简介 | 第15-17页 |
| 2.2 果蝇优化算法优缺点 | 第17-18页 |
| 2.3 果蝇优化算法的改进策略 | 第18-24页 |
| 2.3.1 果蝇算法自身改进 | 第18-22页 |
| 2.3.2 果蝇算法与其他算法融合 | 第22-24页 |
| 2.4 果蝇优化算法应用概述 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于果蝇算法优化灰色神经网络参数的预测 | 第29-43页 |
| 3.1 灰色神经网络简介 | 第29-35页 |
| 3.1.1 灰色理论 | 第29-31页 |
| 3.1.2 灰色神经网络 | 第31-34页 |
| 3.1.3 灰色神经网络算法预测 | 第34-35页 |
| 3.2 果蝇优化算法训练灰色神经网络参数 | 第35-37页 |
| 3.2.1 灰色神经网络的优化方向 | 第35页 |
| 3.2.2 果蝇算法优化灰色神经网络参数 | 第35-37页 |
| 3.3 基于果蝇算法训练的灰色神经网络在空调订单预测中的应用 | 第37-41页 |
| 3.3.1 空调订单预测问题描述 | 第37-38页 |
| 3.3.2 仿真实验及结果分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于果蝇优化的神经网络训练 | 第43-53页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 基于连接结构的自适应果蝇优化算法 | 第43-47页 |
| 4.2.1 基于连接结构的等长编码 | 第43-45页 |
| 4.2.2 SFOA 算法优化神经网络 | 第45-47页 |
| 4.3 实验说明及结果分析 | 第47-52页 |
| 4.3.1 实验数据说明 | 第47页 |
| 4.3.2 实验设计及结果分析 | 第47-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于改进的离散果蝇优化算法求解置换流水线调度问题 | 第53-65页 |
| 5.1 置换流水线调度问题描述 | 第53-54页 |
| 5.2 多种群自适应离散果蝇算法 | 第54-59页 |
| 5.2.1 多种群自适应离散果蝇优化算法描述 | 第54-55页 |
| 5.2.2 编码 | 第55-56页 |
| 5.2.3 混沌初始化 | 第56-57页 |
| 5.2.4 基于自适应步长的分类嗅觉随机搜索 | 第57-58页 |
| 5.2.5 基于移民算子及精华库的多种群协同进化 | 第58-59页 |
| 5.3 仿真结果及分析 | 第59-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73页 |