多蜂群算法及在人群疏散仿真中的应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 人群疏散模型 | 第10-11页 |
| 1.2.2 群体智能算法 | 第11-13页 |
| 1.3 人群疏散仿真中存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 多种群人工蜂群算法 | 第16-22页 |
| 2.1 传统人工蜂群算法 | 第16-17页 |
| 2.2 多种群人工蜂群算法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 动态分割策略 | 第18页 |
| 2.2.2 全局交流模式 | 第18-19页 |
| 2.2.3 局部交流模式 | 第19页 |
| 2.2.4 协同进化策略 | 第19-20页 |
| 2.2.5 算法流程 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 实验及性能分析 | 第22-29页 |
| 3.1 实验环境 | 第22页 |
| 3.2 算法性能测试 | 第22-28页 |
| 3.2.1 CEC'05 测试函数 | 第22-24页 |
| 3.2.2 6个常用测试函数 | 第24-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 人群疏散仿真方法 | 第29-39页 |
| 4.1 人群疏散与多种群人工蜂群算法的关系 | 第29-30页 |
| 4.2 社会力模型 | 第30-32页 |
| 4.2.1 社会力模型的不足 | 第31页 |
| 4.2.2 社会力模型的改进 | 第31-32页 |
| 4.3 简单场景仿真结果 | 第32-35页 |
| 4.4 复杂场景仿真结果 | 第35-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 人群疏散仿真系统 | 第39-46页 |
| 5.1 引言 | 第39页 |
| 5.2 系统的设计 | 第39-42页 |
| 5.3 系统仿真环境 | 第42-43页 |
| 5.4 系统仿真效果 | 第43-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结和展望 | 第46-48页 |
| 6.1 全文总结 | 第46页 |
| 6.2 工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
