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群体智能若干算法研究

第1章 绪论第1-15页
   ·大自然中存在的智能第9-11页
   ·智能算法第11-13页
   ·论文的工作第13-15页
     ·研究内容第13-14页
     ·章节一览第14-15页
第2章 进化算法第15-30页
   ·优化问题第15-18页
     ·优化问题定义第15-16页
     ·优化方法第16-18页
   ·进化算法第18-21页
     ·进化计算思想与算法第18-20页
     ·EA的特点第20-21页
   ·EA中的表示第21-22页
     ·二进制编码第21-22页
     ·实数编码第22页
   ·EA算子(Operator)第22-27页
     ·选择(Selection)第22-24页
     ·交叉(Crossover)第24-25页
     ·变异(Mutation)第25-27页
   ·对于约束的处理第27-29页
 本章小结第29-30页
第3章 群体智能算法及其改进技术第30-53页
   ·蚁群算法第30-40页
     ·简单的蚂蚁算法第30-36页
     ·算法的改进第36-40页
   ·蜂巢第40-43页
     ·路由蜂群(Routing Wasps)第41-42页
     ·调度蜂群(Scheduling Wasps)第42-43页
   ·微粒群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)第43-52页
     ·标准PSO第44-45页
     ·算法参数第45-47页
     ·算法的改进技术第47-52页
 本章小结第52-53页
第4章 具有感觉的微粒群算法第53-69页
   ·耗散式微粒群算法(Dissipative PSO)第53-57页
     ·耗散结构理论(Dissipative Structure)第54-56页
     ·耗散式PSO第56-57页
   ·具有感觉特征的PSO(Sentient PSO)第57-60页
     ·DPSO中的开发(Exploitation)第57-58页
     ·感觉模型(Sensation)第58-59页
     ·有感觉特征的PSO第59-60页
   ·实验设置第60-62页
     ·GA设置第61-62页
     ·各PSO设置第62页
   ·结果及讨论第62-68页
 本章小结第68-69页
结论第69-70页
参考文献第70-76页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第76-77页
致谢第77页

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