群智能优化算法理论及在资源调度中的应用研究

中文摘要	第1-11页
ABSTRACT	第11-13页
符号说明	第13-14页
第一章 群智能优化算法	第14-21页
·最优化问题	第14-15页
·群智能优化算法概述	第15-18页
·群智能优化算法简介	第15页
·粒子群算法	第15-16页
·蚁群算法	第16-18页
·人工鱼群算法	第18-20页
·人工鱼群算法的基本思想	第18页
·人工鱼	第18-19页
·人工鱼四种基本行为描述	第19-20页
·人工鱼群算法的实现流程	第20页
·本章小结	第20-21页
第二章 改进人工鱼群算法	第21-36页
·引言	第21-22页
·基于混沌搜索和反馈策略的改进人工鱼群算法	第22-28页
·混沌搜索	第22-23页
·反馈策略	第23-24页
·基于混沌搜索和反馈策略的改进人工鱼群算法	第24-25页
·实验仿真与结果分析	第25-28页
·量子人工鱼群算法	第28-35页
·量子计算	第28-30页
·量子人工鱼群算法关键步骤	第30-32页
·仿真实验及其结果讨论	第32-35页
·本章小结	第35-36页
第三章 基于量子理论的小生境人工鱼群算法	第36-42页
·小生境技术	第36-38页
·小生境技术简介	第36页
·RCS策略	第36-38页
·小生境量子人工鱼群算法	第38-39页
·实验仿真和结果分析	第39-41页
·测试函数	第39页
·实验结果及结果分析	第39-41页
·本章小结	第41-42页
第四章 基于人工鱼群算法的多目标优化	第42-52页
·多目标优化问题简介	第42-44页
·多目标优化问题的数学模型	第42页
·多目标优化中的常用概念	第42-43页
·多目标优化性能评估指标	第43-44页
·多目标优化问题的求解方法	第44页
·基于人工鱼群算法的多目标优化	第44-46页
·基于人工鱼群算法的多目标优化的几个关键问题	第44-45页
·基于人工鱼群算法的多目标优化的实现流程	第45-46页
·实验仿真	第46-51页
·测试函数	第46页
·实验结果与结果分析	第46-51页
·本章小节	第51-52页
第五章 基于人工鱼群算法的车间作业调度问题优化	第52-60页
·车间作业调度问题	第52-54页
·调度问题简介	第52页
·车间作业调度问题的数学模型	第52-53页
·车间作业调度问题的特点	第53-54页
·禁忌人工鱼群算法	第54-55页
·禁忌搜索	第54页
·禁忌人工鱼群算法的实现方法	第54-55页
·利用禁忌人工鱼群算法求解车间作业调度问题	第55-57页
·人工鱼编解码方案	第55-56页
·人工鱼群算法解决车间作业调度问题的算法流程	第56-57页
·实验结果及分析	第57-59页
·本章小节	第59-60页
第六章 基于人工鱼群算法的认知无线电频谱分配	第60-70页
·认知无线电	第60-62页
·认知无线电技术提出的背景	第60页
·认知无线电的基本概念	第60-61页
·认知无线电的关键技术	第61-62页
·认知无线电中的频谱分配	第62-64页
·频谱分配技术分类	第62页
·认知无线电网络模型	第62-63页
·认知无线电图论模型的数学描述	第63-64页
·基于人工鱼群算法的认知无线电频谱分配	第64-69页
·人工鱼编解码方式	第64-65页
·目标函数	第65-66页
·算法流程	第66-67页
·实验仿真及结果分析	第67-69页
·本章小结	第69-70页
第七章 总结与展望	第70-72页
参考文献	第72-78页
致谢	第78-79页
攻读硕士学位期间发表论文、参与项目和获得奖励	第79-80页
学位论文评阅及答辩情况表	第80页