| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 群智能算法介绍 | 第17-23页 |
| 2.1 蚁群算法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 蚁群算法的仿生原理 | 第17页 |
| 2.1.2 蚁群算法的研究发展及应用 | 第17-19页 |
| 2.1.3 蚁群算法流程图 | 第19页 |
| 2.1.4 蚁群算法的优点与不足 | 第19-20页 |
| 2.2 粒子群算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 粒子群算法的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 标准粒子群算法 | 第21页 |
| 2.2.3 粒子群算法的基本步骤 | 第21-22页 |
| 2.2.4 粒子群算的优点与缺陷 | 第22-23页 |
| 第3章 萤火虫算法改进 | 第23-30页 |
| 3.1 萤火虫算法的由来 | 第23页 |
| 3.2 萤火虫算法的介绍 | 第23-25页 |
| 3.2.1 标准萤火虫算法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 萤火虫算法的原理 | 第24页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第24-25页 |
| 3.3 标准萤火虫算法优缺点 | 第25-26页 |
| 3.4 改进的萤火虫算法 | 第26-30页 |
| 第4章 改进萤火虫算法在节点定位中的应用 | 第30-44页 |
| 4.1 基于测距技术的算法介绍 | 第30-34页 |
| 4.2 基于非测距技术的定位算法介绍 | 第34-35页 |
| 4.3 移动节点定位算法介绍 | 第35-38页 |
| 4.3.1 MCL 算法 | 第35-37页 |
| 4.3.2 MCB 定位算法 | 第37-38页 |
| 4.4 改进萤火虫算法在节点定位中的应用 | 第38-44页 |
| 4.4.1 构建目标函数 | 第38-39页 |
| 4.4.2 基于改进萤火虫算法提高定位算法精度 | 第39-40页 |
| 4.4.3 参数分析 | 第40-44页 |
| 第5章 改进萤火虫算法在车间作业调度中的应用 | 第44-53页 |
| 5.1 车间作业调度的背景 | 第44-46页 |
| 5.2 车间作业调度的数学模型 | 第46-47页 |
| 5.3 改进萤火虫算法在调度中的应用 | 第47-50页 |
| 5.3.1 改进萤火虫算法对车间作业调度的应用 | 第48-50页 |
| 5.3.2 用改进的萤火虫算法进行车间作业调度的基本流程如下 | 第50页 |
| 5.4 实验仿真 | 第50-53页 |
| 5.4.1 实验参数设置 | 第50-51页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第51-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |