改进粒子群算法最优路径的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 粒子群算法的研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 粒子群算法的研究意义 | 第12页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 2 图论与粒子群算法 | 第14-24页 |
| 2.1 图论概述 | 第14-20页 |
| 2.1.1 图的概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 最短路问题和算法 | 第15-17页 |
| 2.1.3 图的分层 | 第17-20页 |
| 2.2 粒子群算法介绍 | 第20-23页 |
| 2.2.1 粒子群算法概念 | 第20页 |
| 2.2.2 原始的粒子群算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 具有惯性权重的标准粒子群算法 | 第21页 |
| 2.2.4 具有收缩因子的粒子群算法 | 第21-22页 |
| 2.2.5 全局模型和局部模型 | 第22页 |
| 2.2.6 拓扑结构 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 改进的粒子群算法 | 第24-32页 |
| 3.1 新模型建立的背景知识介绍 | 第24-25页 |
| 3.2 模型的假设 | 第25页 |
| 3.3 模型的建立 | 第25-29页 |
| 3.3.1 位置更新和分流 | 第25-27页 |
| 3.3.2 寻找最优路径 | 第27-28页 |
| 3.3.3 模型建立 | 第28页 |
| 3.3.4 模型的一般化 | 第28-29页 |
| 3.4 算法步骤 | 第29-30页 |
| 3.5 实验结果以及算法分析 | 第30-32页 |
| 4 全文研究总结 | 第32-34页 |
| 参考文献 | 第34-37页 |
| 附录A | 第37-38页 |
| 致谢 | 第38页 |
