基于蚂蚁算法在管理优化方面的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-27页 |
| ·本文的选题背景和研究意义 | 第7-9页 |
| ·算法的优化技术简介 | 第9-16页 |
| ·禁忌搜索法 | 第10页 |
| ·插入法 | 第10-11页 |
| ·割平面法 | 第11页 |
| ·分枝定界法 | 第11-12页 |
| ·进化规划算法 | 第12页 |
| ·遗传算法 | 第12-14页 |
| ·人工神经网络 | 第14页 |
| ·模拟退火法 | 第14-16页 |
| ·团队理论简介 | 第16-25页 |
| ·什么是团队 | 第16-17页 |
| ·团队的渊源 | 第17-18页 |
| ·团队的理论基础 | 第18-20页 |
| ·团队管理 | 第20-24页 |
| ·高效团队的特征 | 第24-25页 |
| ·团度优化的必要性 | 第25页 |
| ·本文主要工作和创新点 | 第25-27页 |
| ·本文的主要工作 | 第25-26页 |
| ·本文的创新点 | 第26-27页 |
| 第二章 蚂蚁算法 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·蚂蚁算法介绍 | 第27-32页 |
| ·蚂蚁觅食的生态现象 | 第27-28页 |
| ·人工蚁群与真实蚁群的联系 | 第28-29页 |
| ·蚂蚁算法原理 | 第29-30页 |
| ·蚂蚁算法步骤 | 第30-32页 |
| ·蚂蚁算法的特点 | 第32页 |
| ·蚂蚁算法应用及发展 | 第32-33页 |
| ·研究现状 | 第33-34页 |
| ·蚂蚁算法的优缺点及现有的改进方法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 利用蚂蚁算法求解图的着色问题 | 第36-41页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·地图的着色问题简介 | 第36页 |
| ·着k色算法的具体设计与说明 | 第36-38页 |
| ·仿真实验结果 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 团队优化及蚂蚁算法在其中的应用 | 第41-54页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·团队总述 | 第41页 |
| ·团队优化理论 | 第41-48页 |
| ·完善团队的构成要素 | 第42-44页 |
| ·团队的优化 | 第44-48页 |
| ·团队组成优化的进一步讨论 | 第48-50页 |
| ·团队优化的算法设计 | 第50-52页 |
| ·举例及实验结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论 | 第54-56页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·全文总结 | 第54页 |
| ·本文研究的可能后继工作 | 第54-55页 |
| ·管理优化的研究前景 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
