| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 群体智能及群体智能算法 | 第11-12页 |
| 1.4 本文研究思路与创新点 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的组织 | 第13-15页 |
| 第二章 果蝇优化算法 | 第15-24页 |
| 2.1 最优化问题 | 第15-18页 |
| 2.1.1 最优化问题数学模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 全局问题优化 | 第16页 |
| 2.1.3 局部问题优化 | 第16-17页 |
| 2.1.4 最优化问题求解 | 第17-18页 |
| 2.2 果蝇优化算法原理 | 第18-20页 |
| 2.2.1 算法参数分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 果蝇优化算法的特性 | 第19-20页 |
| 2.3 果蝇优化算法描述及实现 | 第20-22页 |
| 2.3.1 算法描述 | 第20-21页 |
| 2.3.2 算法流程 | 第21-22页 |
| 2.3.3 代码实现 | 第22页 |
| 2.4 果蝇优化算法的应用领域 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 结合模拟退火和交叉因子的果蝇优化算法 | 第24-39页 |
| 3.1 模拟退火算法原理 | 第24-25页 |
| 3.2 遗传交叉因子 | 第25页 |
| 3.3 结合交叉因子和模拟退火法改进的果蝇优化算法 | 第25-27页 |
| 3.3.1 改进算法描述 | 第25-26页 |
| 3.3.2 改进算法实现步骤 | 第26页 |
| 3.3.3 改进算法流程图 | 第26-27页 |
| 3.4 实验仿真 | 第27-37页 |
| 3.4.1 实验设置与测试函数 | 第27-32页 |
| 3.4.2 算法评价标准 | 第32页 |
| 3.4.3 测试结果与分析 | 第32-36页 |
| 3.4.4 CSA-FOA和其他算法性能比较 | 第36-37页 |
| 3.4.5 实验结论 | 第37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 结合元胞自动机的果蝇优化算法 | 第39-50页 |
| 4.1 元胞自动机原理 | 第39-40页 |
| 4.2 基于元胞自动机改进的果蝇优化算法 | 第40-42页 |
| 4.2.1 结合元胞自动机的算法描述 | 第40-41页 |
| 4.2.2 结合元胞自动机的算法实现步骤 | 第41-42页 |
| 4.2.3 结合元胞自动机的算法流程图 | 第42页 |
| 4.3 实验仿真 | 第42-49页 |
| 4.3.1 实验设置与测试函数 | 第42-44页 |
| 4.3.2 评价标准 | 第44页 |
| 4.3.3 测试结果与分析 | 第44-48页 |
| 4.3.4 CAFOA和其他算法性能比较 | 第48-49页 |
| 4.3.5 实验结论 | 第49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 工作总结 | 第50页 |
| 5.2 工作展望 | 第50-52页 |
| 参考 文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第56-57页 |