连续优化问题的人工蜂群算法改进研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 背景介绍 | 第10-11页 |
| 1.2 人工蜂群算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 连续优化问题与人工蜂群算法概述 | 第14-27页 |
| 2.1 连续优化问题与相关算法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 优化问题的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 优化问题分类 | 第14-15页 |
| 2.1.3 连续优化问题的相关算法 | 第15-16页 |
| （1）遗传算法 | 第15页 |
| （2）粒子群算法 | 第15-16页 |
| （3）蚁群优化算法 | 第16页 |
| 2.2 人工蜂群算法概述 | 第16-27页 |
| 2.2.1 算法的基本生物原理 | 第17-19页 |
| 2.2.2 算法的基本思想 | 第19-21页 |
| 2.2.3 算法的数学原理 | 第21-27页 |
| （1）初始化阶段 | 第21-22页 |
| （2）雇佣蜂阶段 | 第22-23页 |
| （3）跟随蜂阶段 | 第23页 |
| （4）侦查蜂阶段 | 第23-27页 |
| 3 求解连续优化问题的改进人工蜂群算法 | 第27-36页 |
| 3.1 OPIABC算法 | 第27-31页 |
| 3.2 MYABCS算法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 改进思路 | 第31-32页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第32-34页 |
| 3.2.3 算法伪代码 | 第34-36页 |
| 4 实验测试和结果分析 | 第36-56页 |
| 4.1 低维函数测试 | 第36-49页 |
| 4.1.1 测试函数 | 第36-37页 |
| 4.1.2 实验参数设置 | 第37-38页 |
| 4.1.3 实验结果和分析 | 第38-49页 |
| 4.2 中高维函数测试 | 第49-56页 |
| 4.2.1 测试函数 | 第49页 |
| 4.2.2 实验参数设置 | 第49页 |
| 4.2.3 中维函数测试实验结果和分析 | 第49-52页 |
| 4.2.4 高维函数测试实验结果和分析 | 第52-56页 |
| 5 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 结论 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 1 | 第61-63页 |
| 附录 2 | 第63-65页 |
| 作者简历 | 第65-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66-67页 |
