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离散粒子群算法的改进及其应用研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-14页
   ·智能算法简介第8-10页
   ·背包问题的提出第10页
   ·粒子群算法在国内外的研究现状第10-11页
     ·国外研究现状第10-11页
     ·国内研究现状第11页
   ·云计算与MapReduce模型第11-12页
   ·论文的研究内容及组织第12-14页
第2章 背包问题第14-22页
   ·背包问题类型第14-15页
   ·解决背包问题的主要算法第15-20页
     ·求解背包问题的精确算法第15-17页
     ·求解背包问题的近似算法第17-20页
   ·背包问题的发展及生活中的应用第20-21页
     ·背包问题的发展第20页
     ·背包问题在生活中的应用第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 离散粒子群算法第22-30页
   ·粒子群算法第22-25页
     ·粒子群算法的起源第22页
     ·粒子群算法基本原理第22-25页
   ·离散粒子群算法第25-27页
   ·含有贪婪算子的离散粒子群算法第27-29页
   ·本章小结第29-30页
第4章 改进的贪婪离散粒子群算法求解0-1背包问题第30-43页
   ·改进策略第30-34页
     ·对迭代后期的改进策略第30-33页
     ·对“自身认识”和“社会认知”比重的改进第33-34页
   ·改进的贪婪离散粒子群算法解决0-1背包问题第34-42页
     ·改进的贪婪离散粒子群算法第34-37页
     ·实验及分析第37-42页
   ·本章小结第42-43页
第5章 基于MapReduce的离散粒子群算法解决0-1背包问题第43-55页
   ·MapReduce模型和hadoop架构体系第43-48页
     ·MapReduce模型介绍第43-46页
     ·Hadoop的云计算架构体系第46-47页
     ·Hadoop下的MapReduce执行原理第47-48页
   ·基于MapReduce的离散粒子群算法的实现第48-50页
     ·MRBPSO算法的步骤第48页
     ·Map阶段第48-49页
     ·Reduce阶段第49-50页
   ·用MRBPSO算法求解0-1背包问题第50-54页
     ·实验环境第51页
     ·实验结果及分析第51-54页
   ·本章小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-57页
   ·总结第55-56页
   ·展望第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61页

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