| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 相关基础理论和技术 | 第19-33页 |
| 2.1 蚁群算法 | 第19-26页 |
| 2.1.1 算法原理 | 第20-22页 |
| 2.1.2 算法流程 | 第22页 |
| 2.1.3 改进的算法 | 第22-25页 |
| 2.1.4 改进算法的比较 | 第25-26页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第26-31页 |
| 2.2.1 算法原理 | 第26-28页 |
| 2.2.2 算法流程 | 第28-29页 |
| 2.2.3 研究现状 | 第29-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 减法粒子群优化算法 | 第33-39页 |
| 3.1 减法聚类算法的基本原理 | 第33-34页 |
| 3.2 减法粒子群优化算法的基本原理 | 第34-35页 |
| 3.2.1 减法聚类 | 第34页 |
| 3.2.2 粒子群优化算法的边界约束 | 第34页 |
| 3.2.3 惯性权重 | 第34-35页 |
| 3.3 算法描述和流程 | 第35-36页 |
| 3.4 实验及分析 | 第36-37页 |
| 3.4.1 测试数据集 | 第36页 |
| 3.4.2 评价准则 | 第36-37页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 带交叉算子的自适应量子粒子群优化算法 | 第39-53页 |
| 4.1 量子计算及其发展 | 第39-40页 |
| 4.2 量子粒子群优化算法 | 第40-43页 |
| 4.2.1 基本算法 | 第40-42页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第42页 |
| 4.2.3 量子粒子群优化算法和粒子群优化算法比较 | 第42-43页 |
| 4.3 带交叉算子的自适应量子粒子群优化算法 | 第43-47页 |
| 4.3.1 判定粒子群运动状态 | 第44页 |
| 4.3.2 收缩扩张因子 | 第44-45页 |
| 4.3.3 交叉算子 | 第45-46页 |
| 4.3.4 适应度函数 | 第46-47页 |
| 4.4 算法步骤及流程 | 第47-48页 |
| 4.5 实验及分析 | 第48-52页 |
| 4.5.1 测试数据集 | 第48页 |
| 4.5.2 评价准则 | 第48页 |
| 4.5.3 实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结及展望 | 第53-55页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第53-54页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第61页 |