蚁群算法参数优化及其应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·蚁群优化算法的重要意义 | 第7-8页 |
| ·蚁群算法研究进展及其存在问题 | 第8-9页 |
| ·论文主要工作和研究内容 | 第9-10页 |
| ·本文组织 | 第10-11页 |
| 2 蚁群算法基本原理 | 第11-23页 |
| ·蚂蚁的基本生活习性 | 第11页 |
| ·自然界蚂蚁的觅食策略 | 第11-13页 |
| ·蚂蚁系统基本模型 | 第13-15页 |
| ·蚁周模型算法伪代码 | 第15-17页 |
| ·蚁群系统模型 | 第17-19页 |
| ·蚁群算法的收敛性 | 第19-20页 |
| ·算法性能分析 | 第20-21页 |
| ·蚁群算法与遗传、模拟退火算法的比较 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 参数对蚁群算法性能的影响 | 第23-29页 |
| ·启发式因子 | 第23-24页 |
| ·期望启发式因子 | 第24-25页 |
| ·信息素挥发因子 | 第25-27页 |
| ·三因子组合配置的效应 | 第27-28页 |
| ·目前参数确定方法和最好结果 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 一种参数优化方案及其实现 | 第29-40页 |
| ·蚁群算法参数组合优化方案 | 第29-30页 |
| ·微粒群算法原理 | 第30-31页 |
| ·微粒群算法收敛性分析 | 第31-32页 |
| ·微粒群算法参数选择 | 第32-33页 |
| ·蚁群算法参数组合优化实现 | 第33-38页 |
| ·仿真实验及其性能分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 参数优化在车间作业调度中的应用 | 第40-51页 |
| ·车间作业调度常用研究方法 | 第40-43页 |
| ·车间作业调度问题描述 | 第43-45页 |
| ·车间作业调度模型的建立 | 第45-48页 |
| ·实验结果及其分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-52页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·存在问题和展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
