| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·创新点 | 第13页 |
| ·组织结构 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 复杂网络和智能优化算法 | 第14-26页 |
| ·复杂网络 | 第14-19页 |
| ·拓扑特性 | 第14-16页 |
| ·社团结构 | 第16-17页 |
| ·小世界网络模型 | 第17-19页 |
| ·粒子群算法 | 第19-21页 |
| ·速度和位置的更新公式 | 第19-20页 |
| ·适应度与适应度函数 | 第20页 |
| ·流程图 | 第20-21页 |
| ·伪代码 | 第21页 |
| ·特点 | 第21页 |
| ·遗传算法 | 第21-25页 |
| ·基本操作 | 第22页 |
| ·运行参数 | 第22页 |
| ·执行步骤 | 第22-23页 |
| ·流程图 | 第23页 |
| ·伪代码 | 第23-24页 |
| ·特点 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 GA-PSO 算法及其在 TSP 中的应用 | 第26-30页 |
| ·TSP 问题 | 第26页 |
| ·对粒子的位置、速度以及操作重新定义 | 第26-27页 |
| ·GA-PSO 算法 | 第27-28页 |
| ·实例验证 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 智能合作网络模型在墒情预测中的应用 | 第30-37页 |
| ·确定目标函数 | 第30页 |
| ·智能合作网络模型 | 第30-34页 |
| ·引入“社区”和“社区极值” | 第30-31页 |
| ·对惯性权重 w 进行更新 | 第31页 |
| ·小世界特性的应用 | 第31-32页 |
| ·边与权重的应用 | 第32页 |
| ·BT 网络的传销性质的应用 | 第32-34页 |
| ·模型建立 | 第34-35页 |
| ·执行步骤 | 第35页 |
| ·流程图 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 实验验证 | 第37-40页 |
| ·仿真实验 | 第37-38页 |
| ·实验结论 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 总结与展望 | 第40-41页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第40页 |
| ·下一步工作展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 攻读硕士学位期间的论文发表情况 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |