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应用蚁群算法解决约束P-中位问题

引言第1-16页
第一章 理论背景第16-25页
   ·本文研究问题第16-19页
     ·组合优化问题第16-17页
     ·约束P-中位问题(CPMP)第17-18页
     ·CPMP的研究现状第18-19页
   ·蚁群算法(ACO)第19-24页
     ·仿生算法第19-20页
     ·蚁群算法的原理第20页
     ·蚁群算法的基本框架第20-23页
     ·蚁群算法的研究现状第23-24页
   ·总结第24-25页
第二章 一种求解CPMP的启发式算法—中位学习算法(MLA)第25-34页
   ·MLA算法的设计思想第25-29页
     ·将CPMP表示为最短路径搜索问题第25-26页
     ·对问题状态的信息素表示第26-27页
     ·对象分配的次序和随机决策规则第27-28页
     ·信息素的更新规则第28-29页
   ·求解CPMP的MLA算法第29-31页
     ·中位选择策略第29-30页
     ·局部搜索策略第30页
     ·MLA伪代码描述第30-31页
   ·数值实验第31-33页
   ·总结第33-34页
第三章 CPMP的难优化本质研究第34-51页
   ·适应值曲面的基本理论第34-39页
     ·适应值曲面的概念第34-35页
     ·适应值曲面的测度指标第35-39页
   ·适应值曲面投影方法第39-40页
   ·CPMP问题实例的适应值曲面第40-43页
     ·曲面的生成方法第40-41页
     ·曲面的测度指标第41页
     ·曲面的三维投影图第41-43页
   ·基于适应值曲面的CPMP难优化本质研究第43-45页
     ·问题分类第43-44页
     ·曲面的投影图分析第44页
     ·曲面测度指标分析第44-45页
     ·CPMP解空间的特点第45页
   ·算法的执行策略第45-49页
     ·CPMP的可行解的生成过程第45-46页
     ·初始中位选择策略第46-47页
     ·对象分配策略第47-48页
     ·参数设置方法第48-49页
   ·总结第49-51页
第四章 求解CPMP的蚁群算法(PMACO)第51-59页
   ·PMACO算法的设计思想第51-52页
   ·PMACO算法第52-56页
     ·吸引力中位选择策略第52-53页
     ·对象的分配次序和方式第53-54页
     ·信息素更新和平滑策略第54-55页
     ·PMACO算法的伪代码描述第55-56页
   ·模拟计算第56-58页
     ·PMACO的全局优化能力第56-57页
     ·PMACO的执行策略的有效性第57-58页
   ·总结第58-59页
第五章 总结与展望第59-60页
参考文献第60-62页
致谢第62-63页
附录第63-64页
承诺书第64页

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