| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及国内外研究发展现状 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·进化算法 | 第9-10页 |
| ·群智能算法 | 第10-11页 |
| ·萤火虫群算法的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的创新之处 | 第12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 GSO算法简介 | 第13-15页 |
| ·基本GSO算法原理 | 第13页 |
| ·基本GSO算法步骤描述 | 第13-14页 |
| ·基本GSO算法的收敛性分析 | 第14-15页 |
| 第三章 一种小规模多种群的改进萤火虫群算法 | 第15-20页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·MPGSO的原理及流程 | 第15-17页 |
| ·多种群GSO 和GSO的比较 | 第17-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第四章 萤火虫-粒子群混合算法（GPSO） | 第20-27页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·GSO算法的两个改进 | 第20-23页 |
| ·萤火虫-粒子群混合算法（GPSO） | 第23-24页 |
| ·实验仿真与分析 | 第24-26页 |
| ·GPSO算法的有效性 | 第24-25页 |
| ·GPSO与PSO，GSO的比较 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第五章 一种高维函数优化的改进萤火虫群算法 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·带有扰动项的萤火虫群算法（GSO-DT） | 第27-29页 |
| ·算法思想 | 第27-28页 |
| ·具体算法伪码 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第六章 求解多约束QOS组播路由问题的萤火虫群算法 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·多约束QOS组播路由问题模型 | 第35-36页 |
| ·求解QOS组播路由问题的萤火虫群算法（QOS-GSO） | 第36-39页 |
| ·QoS-GSO算法的萤火虫个体编码 | 第36-37页 |
| ·QoS-GSO算法的适应度函数 | 第37页 |
| ·QoS-GSO算法的移动阶段 | 第37-38页 |
| ·QoS-GSO算法中的动态决策域及邻居集合 | 第38-39页 |
| ·QoS-GSO算法描述 | 第39页 |
| ·实验与结果分析 | 第39-48页 |
| ·算法有效性分析 | 第39-41页 |
| ·算法性能测试 | 第41-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第七章 求解多目标问题的萤火虫群算法 | 第49-58页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·多目标优化问题简介 | 第49-50页 |
| ·求解多目标优化问题的萤火虫群算法（MOP-GSO） | 第50-51页 |
| ·MOP-GSO算法的适应度函数 | 第50页 |
| ·MOP-GSO算法的移动阶段 | 第50-51页 |
| ·MOP-GSO算法实现步骤 | 第51页 |
| ·实验与结果分析 | 第51-57页 |
| ·算法有效性分析 | 第51-54页 |
| ·算法性能测试 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第八章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·论文总结 | 第58页 |
| ·展望和进一步地工作 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |
