人工鱼群算法的改进及应用
| 论文独创性声明 | 第1页 |
| 论文使用授权声明 | 第2-3页 |
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·最优化算法 | 第10-17页 |
| ·优化算法发展状况 | 第10-11页 |
| ·最优化算法分类 | 第11-12页 |
| ·全局最优算法 | 第12-17页 |
| ·人工鱼群算法 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 人工鱼群优化算法 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·人工鱼群算法描述 | 第19-23页 |
| ·一些定义 | 第20页 |
| ·行为描述 | 第20-22页 |
| ·觅食行为 | 第20-21页 |
| ·聚群行为 | 第21-22页 |
| ·追尾行为 | 第22页 |
| ·随机行为 | 第22页 |
| ·算法描述 | 第22-23页 |
| ·算法全局收敛的基础 | 第23-24页 |
| ·各参数对收敛性能的影响分析 | 第24-25页 |
| ·视野和步长 | 第24-25页 |
| ·拥挤度因子δ | 第25页 |
| ·人工鱼的个体数目 | 第25页 |
| ·应用前景 | 第25-27页 |
| 第三章 人工鱼群算法改进 | 第27-34页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·函数优化问题 | 第27-28页 |
| ·自适应人工鱼群算法 | 第28-29页 |
| ·分段优化方法 | 第28页 |
| ·自适应策略 | 第28-29页 |
| ·算法步骤 | 第29页 |
| ·优化实例 | 第29-33页 |
| ·结论 | 第33-34页 |
| 第四章 人工鱼群算法在求解约束化问题中的运用 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·约束问题描述 | 第35-36页 |
| ·AFSA求解约束问题 | 第36-38页 |
| ·竞争选择原则 | 第36页 |
| ·半可行域 | 第36-37页 |
| ·样本比较准则 | 第37-38页 |
| ·保持不可行解的自适应策略 | 第38页 |
| ·算法步骤 | 第38页 |
| ·优化实例 | 第38-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 第五章 AFSA算法在多目标问题上的应用 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·多目标优化问题概述 | 第44-46页 |
| ·多目标优化问题模型 | 第44-45页 |
| ·多目标优化问题的解 | 第45-46页 |
| ·多目标优化方法的发展及研究现状 | 第46-52页 |
| ·传统的多目标优化方法 | 第47-49页 |
| ·多目标进化算法 | 第49-50页 |
| ·群智能方法与多目标优化技术的结合 | 第50-52页 |
| ·求解 MPO问题的AFSA | 第52-53页 |
| ·个体的序 | 第52页 |
| ·算法步骤 | 第52-53页 |
| ·算例分析 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| 第六章 组合优化问题的人工鱼群算法应用 | 第56-67页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·组合优化问题 | 第56页 |
| ·旅行商问题 | 第56-57页 |
| ·人工鱼群算法描述 | 第57-60页 |
| ·基本概念 | 第58页 |
| ·人工鱼群的行为描述 | 第58-60页 |
| ·觅食行为 | 第58-59页 |
| ·聚群行为 | 第59-60页 |
| ·追尾行为 | 第60页 |
| ·公告板 | 第60页 |
| ·移动策略 | 第60页 |
| ·优化实例 | 第60-62页 |
| ·参数分析 | 第62-66页 |
| ·trynumber对算法性能的影响 | 第62-63页 |
| ·visual对算法性能的影响 | 第63-65页 |
| ·样本数目(number)对算法性能的影响 | 第65-66页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| 第七章 结语与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |
