蚁群优化算法的理论研究及其应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-36页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·蚁群算法的生物学背景与数学描述 | 第13-18页 |
| ·生物学背景 | 第13-15页 |
| ·基本蚁群算法的数学描述 | 第15-18页 |
| ·改进的蚁群算法及ACO | 第18-22页 |
| ·ACS | 第18-20页 |
| ·MMAS | 第20页 |
| ·ACO | 第20-22页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第22-26页 |
| ·人工蚂蚁系统与真实蚂蚁系统的比较 | 第22-25页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第25-26页 |
| ·蚁群算法与其它仿生算法的比较 | 第26-29页 |
| ·蚁群算法与进化计算的比较 | 第26-28页 |
| ·蚁群算法与粒子群算法的比较 | 第28-29页 |
| ·蚁群算法的发展与研究现状 | 第29-34页 |
| ·蚁群算法的发展 | 第29-30页 |
| ·国外研究现状 | 第30页 |
| ·国内研究现状 | 第30-31页 |
| ·应用现状综述 | 第31-34页 |
| ·论文研究内容及成果 | 第34-36页 |
| 第二章 蚁群算法参数设置与收敛性的理论研究 | 第36-54页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·组合优化极小化问题与简化的蚁群算法 | 第37-40页 |
| ·组合优化极小化问题的数学描述 | 第37-38页 |
| ·简化的蚁群优化算法 | 第38-40页 |
| ·参数设置的理论研究 | 第40-45页 |
| ·信息素初值的设置 | 第40-42页 |
| ·挥发系数的设置 | 第42-44页 |
| ·迭代次数的设置 | 第44-45页 |
| ·蚁群算法收敛性研究 | 第45-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第三章 ACO-UF及MMAS参数设置的实验研究 | 第54-72页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·ACO-UF | 第55-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-67页 |
| ·蚂蚁数量的影响 | 第58-60页 |
| ·信息素挥发系数的影响 | 第60-63页 |
| ·启发式因子的影响 | 第63-67页 |
| ·迭代停止条件对求解性能的影响 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第四章 基于蚁群优化的分布式QOS多播路由算法 | 第72-86页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·多播路由及其数学模型 | 第73-76页 |
| ·多播路由简介 | 第73-75页 |
| ·数学模型 | 第75-76页 |
| ·DMRACO算法 | 第76-80页 |
| ·蚂蚁类型 | 第76-77页 |
| ·算法原理 | 第77-78页 |
| ·算法步骤 | 第78页 |
| ·算法改进 | 第78-80页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第80-84页 |
| ·超边替换对DMRACO性能的影响 | 第81-82页 |
| ·网络规模对DMRACO性能的影响 | 第82-83页 |
| ·多播规模对DMRACO性能的影响 | 第83页 |
| ·时延限制对DMRACO性能的影响 | 第83-84页 |
| ·DMRACO的性能分析 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 蚁群算法与BP神经网络的融合 | 第86-102页 |
| ·引言 | 第86-87页 |
| ·人工神经网络与BP算法 | 第87-89页 |
| ·人工神经网络 | 第87页 |
| ·BP算法 | 第87-89页 |
| ·ACO-BP神经网络 | 第89-92页 |
| ·基本思想 | 第89-90页 |
| ·具体步骤 | 第90-92页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第92-100页 |
| ·ACO-BPNN与BPNN的比较 | 第92-95页 |
| ·ACO-BPNN与ACONN的比较 | 第95-97页 |
| ·ACO-BPNN与GANN的比较 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 第六章 ACO-BPNN在煤灰熔点建模中的应用 | 第102-114页 |
| ·引言 | 第102-103页 |
| ·煤灰的化学组成及灰熔点的分类 | 第103-104页 |
| ·灰熔点对电站锅炉的影响 | 第103页 |
| ·煤灰的化学组成 | 第103-104页 |
| ·煤灰熔点的类型 | 第104页 |
| ·煤灰熔点的ACO-BP神经网络模型 | 第104-107页 |
| ·采用神经网络建模的必要性 | 第104-105页 |
| ·样本数据 | 第105-106页 |
| ·ACO-BPNN的结构与参数 | 第106-107页 |
| ·实验结果及分析 | 第107-112页 |
| ·ACO-BPNN模型与BPNN模型的对比 | 第108-109页 |
| ·ACO-BPNN模型与第一类经验公式的对比 | 第109-111页 |
| ·ACO-BPNN模型与第二类经验公式的对比 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 第七章 总结与展望 | 第114-116页 |
| ·研究工作总结 | 第114-115页 |
| ·未来研究方向 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-128页 |
| 作者简介 | 第128页 |
| 攻读博士期间发表(录用)的论文 | 第128-129页 |
| 攻读博士期间的其它成果 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130页 |
