| 致谢 | 第1-4页 |
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 第一章 概述 | 第9-14页 |
| 1．1 蚁群算法的生物学基础 | 第9-10页 |
| 1．2 蚁群算法简介 | 第10-11页 |
| 1．3 蚁群算法的特点及其应用 | 第11-12页 |
| 1．4 本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 蚁群算法基本模型及其特点 | 第14-34页 |
| 2．1 引言 | 第14页 |
| 2．2 蚁群算法基本模型AS（Ant System）的描述 | 第14-18页 |
| 2．2．1 基本模型的原理 | 第14-16页 |
| 2．2．2 基本模型的描述 | 第16-18页 |
| 2．3 基本蚁群算法模型的实现 | 第18-19页 |
| 2．4 蚁群算法基本模型中有关算法参数的选择 | 第19-29页 |
| 2．4．1 算法模型的选择 | 第19-22页 |
| 2．4．2 信息素挥发度的选择 | 第22-24页 |
| 2．4．3 蚁群数量的选择 | 第24-26页 |
| 2．4．4 启发式椅子的选择 | 第26-28页 |
| 2．4．5 总信息量的选择 | 第28-29页 |
| 2．5 蚁群算法基本模型的算法性能分析 | 第29-33页 |
| 2．5．1 蚁群算法基本模型的时间复杂度问题 | 第30-32页 |
| 2．5．2 蚁群算法基本模型的优点与不足 | 第32-33页 |
| 2．6 小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基本蚁群算法的改进技术 | 第34-52页 |
| 3．1 引言 | 第34页 |
| 3．2 蚁群算法基本模型的改进技术 | 第34-51页 |
| 3．2．1 ACS蚁群系统算法 | 第34-38页 |
| 3．2．2 MMAS蚁群算法 | 第38-40页 |
| 3．2．3 MAS具有变异特征的蚁群算法 | 第40-43页 |
| 3．2．4 CACS带有杂交因子的蚁群算法 | 第43-46页 |
| 3．2．5 SCAS具有随机扰动特征的一群算法 | 第46-49页 |
| 3．2．6 AAS自适应的一群算法 | 第49-51页 |
| 3．3 小结 | 第51-52页 |
| 第四章 连续性空间问题的蚁群算法 | 第52-65页 |
| 4．1 引言 | 第52-53页 |
| 4．2 算法模型分析 | 第53-58页 |
| 4．2．1 用于一维函数优化的蚁群算法模型 | 第53-54页 |
| 4．2．2 一维函数优化的局部搜索策略 | 第54-55页 |
| 4．2．3 一维函数优化的蚁群算法描述 | 第55-57页 |
| 4．2．4 数值算例 | 第57-58页 |
| 4．3 多维函数优化的一群算法 | 第58-63页 |
| 4．3．1 用于多维函数优化的蚁群算法模型 | 第58-59页 |
| 4．3．2 多维函数优化的局部搜索策略 | 第59-60页 |
| 4．3．3 多维函数优化的蚁群算法描述 | 第60-61页 |
| 4．3．4 数值算例 | 第61-63页 |
| 4．4 算法性能分析及有关讨论 | 第63-64页 |
| 4．5 小结 | 第64-65页 |
| 第五章 蚁群算法在LQ最优控制逆问题中的应用 | 第65-71页 |
| 5．1 引言 | 第65-66页 |
| 5．2 矩阵Q，k取值范围的确定 | 第66-68页 |
| 5．2．1 Q阵取值范围的确定 | 第66页 |
| 5．2．2 K阵取值范围的确定 | 第66-68页 |
| 5．3 离散LQ逆问题蚁群算法的实现 | 第68-69页 |
| 5．4 数值仿真 | 第69-70页 |
| 5．5 小结 | 第70-71页 |
| 第六章 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者研究生期间完成的论文、科研项目及获奖情况 | 第75-76页 |