蜂群算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文工作 | 第10-12页 |
| 1.4 章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 蜂群算法概述 | 第14-30页 |
| 2.1 优化问题及其求解策略 | 第14-20页 |
| 2.1.1 优化问题及数学模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 求解方法及分类 | 第15-16页 |
| 2.1.3 现代智能优化算法 | 第16-20页 |
| 2.2 蜂群算法的理论基础 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于蜂群婚配算法的原理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于蜂群觅食算法的原理 | 第21-23页 |
| 2.3 蜂群算法的数学模型和算法流程 | 第23-28页 |
| 2.3.1 蜂群算法的数学模型 | 第23页 |
| 2.3.2 蜂群算法的关键步骤 | 第23-26页 |
| 2.3.3 蜂群算法的算法流程 | 第26-28页 |
| 2.4 小结 | 第28-30页 |
| 第三章 蜂群算法的改进 | 第30-48页 |
| 3.1 初始种群的构造方法 | 第30-34页 |
| 3.1.1 采用均匀设计构造初始种群 | 第31-32页 |
| 3.1.2 初始化算法流程设计 | 第32-33页 |
| 3.1.3 初始化种群效果图比较 | 第33-34页 |
| 3.2 子种群的分组原理 | 第34-38页 |
| 3.2.1 一般分组方法 | 第35页 |
| 3.2.2 串行分组方法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 算法设计与实验验证 | 第36-38页 |
| 3.3 自适应步长的种群更新策略 | 第38-42页 |
| 3.3.1 自适应步长的设计 | 第38-39页 |
| 3.3.2 最优自适应步长的选取 | 第39-41页 |
| 3.3.3 种群更新策略的制定 | 第41-42页 |
| 3.4 基于小生境技术的种群淘汰机制 | 第42-44页 |
| 3.4.1 小生境技术及其改进 | 第42-43页 |
| 3.4.2 种群淘汰机制的建立 | 第43-44页 |
| 3.5 NT-SABC 的算法流程 | 第44-45页 |
| 3.6 小结 | 第45-48页 |
| 第四章 NT-SABC 的仿真与结果分析 | 第48-60页 |
| 4.1 仿真环境与测试函数 | 第48-53页 |
| 4.1.1 仿真环境的设定 | 第48页 |
| 4.1.2 测试函数的选取 | 第48-53页 |
| 4.2 算法仿真与结果分析 | 第53-58页 |
| 4.2.1 算法收敛速度对比 | 第53-55页 |
| 4.2.2 解的精度对比 | 第55-58页 |
| 4.3 小结 | 第58-60页 |
| 第五章 结束语 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 研究成果 | 第70-71页 |
