蜂群算法应用研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| ·基于群体智能的元启发式算法 | 第8-12页 |
| ·粒子群 | 第8-9页 |
| ·狼群搜索 | 第9-10页 |
| ·蝙蝠算法 | 第10-11页 |
| ·元启发算法的主要特点 | 第11-12页 |
| ·人工蜂群算法的研究概况 | 第12-13页 |
| ·蜂群算法概述 | 第12页 |
| ·ABC算法的研究进展 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作及组织结构 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 人工蜂群算法 | 第15-20页 |
| ·蜂群觅食机理 | 第15-16页 |
| ·基本人工蜂群算法 | 第16-18页 |
| ·人工蜂群算法的特点 | 第18页 |
| ·本章小节 | 第18-20页 |
| 第三章 求解聚类问题的小波变异蜂群算法 | 第20-30页 |
| ·聚类分析 | 第20-22页 |
| ·问题描述 | 第20-21页 |
| ·K-means算法 | 第21-22页 |
| ·群体智能聚类算法 | 第22页 |
| ·带有小波变异的蜂群聚类算法 | 第22-26页 |
| ·小波简介 | 第22-23页 |
| ·Morlet小波 | 第23-24页 |
| ·基于morlet小波的更新算子 | 第24-25页 |
| ·WABC聚类算法主要步骤 | 第25-26页 |
| ·实验及其分析 | 第26-29页 |
| ·本章小节 | 第29-30页 |
| 第四章 离散蜂群算法在聚类中的应用 | 第30-37页 |
| ·离散蜂群算法 | 第30页 |
| ·离散蜂群聚类算法 | 第30-33页 |
| ·编码 | 第30页 |
| ·邻域搜索 | 第30-32页 |
| ·DABC聚类算法实现步骤 | 第32-33页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第33-35页 |
| ·实验设计 | 第33-34页 |
| ·实验结果及其分析 | 第34-35页 |
| ·本章小节 | 第35-37页 |
| 第五章 基于ABC的约束聚类 | 第37-44页 |
| ·半监督聚类 | 第37页 |
| ·约束聚类算法 | 第37-38页 |
| ·应用ABC算法求解约束聚类 | 第38-41页 |
| ·问题描述 | 第38-39页 |
| ·基于ABC的约束聚类算法 | 第39-41页 |
| ·实验参数设置和结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小节 | 第43-44页 |
| 总结与展望 | 第44-46页 |
| 总结 | 第44页 |
| 展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 | 第51页 |
