| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·TAC/AA | 第13-19页 |
| ·TAC 及 TAC/AA 背景 | 第13-14页 |
| ·国内外现状 | 第14-15页 |
| ·游戏规则 | 第15-19页 |
| ·课题来源及主要工作 | 第19-20页 |
| ·本文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 相关技术 | 第22-28页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·关键字拍卖相关理论 | 第22-23页 |
| ·Agent 及 Agent 建模 | 第23-24页 |
| ·进化算法 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于 TAC 的关键字广告拍卖模型 | 第28-48页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·模型概述 | 第28-29页 |
| ·通信器 | 第29-30页 |
| ·历史数据分析器 | 第30页 |
| ·预测器 | 第30-35页 |
| ·静态预测器 | 第31-33页 |
| ·动态预测器 | 第33-34页 |
| ·算法的选择 | 第34-35页 |
| ·优化器 | 第35-39页 |
| ·单天优化器 | 第36-37页 |
| ·多天优化器 | 第37页 |
| ·多位置多天优化器 | 第37-39页 |
| ·测试仿真 | 第39-43页 |
| ·预测器效果实验 | 第39-42页 |
| ·优化器效果实验 | 第42-43页 |
| ·THA Agent 模型应用测试 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 面向 THA 优化器的 PSO 动态多样精英算法 | 第48-62页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·背包问题的基本概述 | 第48-50页 |
| ·0-1 背包问题 | 第48-49页 |
| ·多重背包问题 | 第49页 |
| ·多选择背包问题 | 第49-50页 |
| ·基于 MCKP 问题的协同 PSO 动态精英算法 | 第50-55页 |
| ·基本粒子群算法 | 第50页 |
| ·编码方式 | 第50-51页 |
| ·算法的描述 | 第51-55页 |
| ·测试仿真 | 第55-59页 |
| ·函数测试 | 第55-57页 |
| ·收敛速度分析 | 第57-58页 |
| ·时间效率分析 | 第58-59页 |
| ·算法的应用测试 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71页 |