| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人工蜂群算法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文框架 | 第14-15页 |
| 第二章 基本人工蜂群算法及术语 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 人工蜂群算法的生物模型 | 第15-16页 |
| 2.3 蜜蜂采蜜过程和常见术语 | 第16-18页 |
| 2.4 人工蜂群算法的基本思想 | 第18-19页 |
| 2.5 人工蜂群算法的具体步骤 | 第19-22页 |
| 2.5.1 初始化阶段 | 第19-20页 |
| 2.5.2 引领蜂阶段 | 第20-21页 |
| 2.5.3 跟随蜂阶段 | 第21页 |
| 2.5.4 侦察蜂阶段 | 第21-22页 |
| 2.6 人工蜂群算法流程 | 第22-23页 |
| 2.7 时间复杂度分析 | 第23页 |
| 2.8 人工蜂群算法的特点 | 第23-25页 |
| 2.8.1 系统性 | 第23-24页 |
| 2.8.2 分布性 | 第24页 |
| 2.8.3 自组织性 | 第24页 |
| 2.8.4 反馈性 | 第24-25页 |
| 2.9 总结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于差分进化的人工蜂群算法 | 第26-34页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 差分进化算法 | 第26-27页 |
| 3.2.1 差分进化算法概况 | 第26页 |
| 3.2.2 差分进化算法流程 | 第26-27页 |
| 3.3 改进的蜜源更新公式 | 第27-28页 |
| 3.4 改进初始化种群 | 第28-29页 |
| 3.5 改进算法的具体步骤 | 第29-30页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第30-33页 |
| 3.6.1 测试函数及参数设置 | 第30-31页 |
| 3.6.2 改进算法的对比试验 | 第31-33页 |
| 3.7 总结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于改进人工蜂群算法的K-means聚类算法 | 第34-40页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 K-means聚类算法概述 | 第34-35页 |
| 4.3 基于改进人工蜂群算法的K-means算法描述 | 第35-36页 |
| 4.4 实验仿真与分析 | 第36-39页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第36-37页 |
| 4.4.2 实验结果和性能评价 | 第37-39页 |
| 4.5 总结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第40页 |
| 5.2 未来展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-47页 |
| 致谢 | 第47页 |