改进的蚁群算法在一维下料问题中的应用
| 提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第8页 |
| ·蚁群算法的提出及发展历程 | 第8-9页 |
| ·蚁群算法的应用研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的研究工作和安排 | 第11-13页 |
| 第2章 蚁群算法原理介绍和分析 | 第13-26页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第13-16页 |
| ·基本蚁群算法算法模型 | 第16-18页 |
| ·一些改进的蚁群算法 | 第18-24页 |
| ·带精英策略的蚂蚁系统 | 第18-19页 |
| ·基于优化排序蚂蚁系统 | 第19-20页 |
| ·蚁群系统 | 第20-22页 |
| ·最大-最小蚂蚁系统 | 第22-24页 |
| ·蚁群算法与其他搜索算法的比较 | 第24-26页 |
| ·蚁群算法与遗传算法的比较 | 第24页 |
| ·蚁群算法和模拟退火算法的比较 | 第24-25页 |
| ·蚁群算法与神经网络的比较 | 第25-26页 |
| 第3章 一维下料问题的数学模型及基本解法 | 第26-37页 |
| ·建立数学模型 | 第26-28页 |
| ·下料截取方案的生成 | 第28-30页 |
| ·一个简单的下料问题 | 第28-29页 |
| ·算法的基本步骤 | 第29-30页 |
| ·一维下料基本解法 | 第30-37页 |
| ·线性规划方法 | 第30-32页 |
| ·启发式算法 | 第32-33页 |
| ·随机搜索方法 | 第33-34页 |
| ·遗传算法 | 第34-37页 |
| 第4章 改进的蚁群算法 | 第37-43页 |
| ·执行效率改进 | 第37-39页 |
| ·蚂蚁的个数 | 第37页 |
| ·候选节点集合策略 | 第37-38页 |
| ·路径更新信息素策略 | 第38-39页 |
| ·求解能力改进 | 第39-43页 |
| ·转移概率 | 第39页 |
| ·蚂蚁个体差异 | 第39-40页 |
| ·参数α，β的自适应调整 | 第40页 |
| ·与遗传算法结合 | 第40-43页 |
| 第5章 改进的蚁群算法在一维下料中应用 | 第43-55页 |
| ·一维下料优化模型的建立 | 第43-44页 |
| ·一维下料优化的蚁群算法设计 | 第44-48页 |
| ·算法实现说明 | 第44页 |
| ·算法实现步骤 | 第44-47页 |
| ·算法流程图表示 | 第47-48页 |
| ·参数对解的影响分析 | 第48-53页 |
| ·蚁群算法参数说明 | 第48-49页 |
| ·蚂蚁数量m 对解的影响分析 | 第49-50页 |
| ·信息强度 Q 对解的影响分析 | 第50页 |
| ·参数α对解的影响分析 | 第50-51页 |
| ·参数β对解的影响分析 | 第51页 |
| ·参数ρ对解的影响分析 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| ·实验结果对比 | 第53-55页 |
| ·执行效率分析 | 第53页 |
| ·求解能力分析 | 第53-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 摘要 | 第61-63页 |
| Abstract | 第63-65页 |
