| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·人工智能 | 第11页 |
| ·计算智能 | 第11-12页 |
| ·群智能 | 第12-13页 |
| ·智能优化技术 | 第13-19页 |
| ·计算复杂性 | 第14-16页 |
| ·智能优化新方法 | 第16-19页 |
| ·研究的目的及意义 | 第19-20页 |
| ·研究目的 | 第19页 |
| ·研究意义 | 第19-20页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第20-22页 |
| ·研究内容 | 第20页 |
| ·章 节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 蚁群优化算法的原理及研究 | 第22-37页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基本蚁群算法的机制原理 | 第22-24页 |
| ·蚁群优化原理及算法描述 | 第24-30页 |
| ·蚁群的自组织行为 | 第24-26页 |
| ·蚁群优化的原理分析 | 第26-28页 |
| ·蚁群优化算法描述 | 第28-30页 |
| ·蚁群优化算法的实现 | 第30-32页 |
| ·蚁群优化算法的收敛性 | 第32页 |
| ·算法参数对最优解性能的影响 | 第32-35页 |
| ·参数的设置 | 第32-34页 |
| ·试验结果分析 | 第34-35页 |
| ·蚁群优化算法参数最优组合的“三步走”方法 | 第35页 |
| ·蚁群优化算法的应用及未来的研究方向 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 蚁群优化算法在旅行商问题中的应用 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·TSP 问题简介 | 第37-40页 |
| ·TSP 问题的定义 | 第37-38页 |
| ·TSP 问题的实用价值 | 第38-39页 |
| ·TSP 问题的理论意义 | 第39页 |
| ·TSP 地图规模与最优解的关系 | 第39-40页 |
| ·所有求解TSP 问题的方法的简介 | 第40页 |
| ·蚁群优化算法的改良 | 第40-46页 |
| ·理论基础 | 第41-42页 |
| ·改进策略 | 第42-45页 |
| ·改进后的算法模型 | 第45-46页 |
| ·改良算法的试验及结果分析 | 第46-52页 |
| ·相关参数设置 | 第46-48页 |
| ·试验验证 | 第48-50页 |
| ·试验结果分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于蚁群优化算法的QoS 动态组播路由优化 | 第53-68页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·QoS 组播路由问题 | 第53-59页 |
| ·QoS 的概念 | 第53-54页 |
| ·网络传输的基本概念 | 第54-56页 |
| ·QoS 组播路由问题描述 | 第56-57页 |
| ·组播机制中QoS 的必要性 | 第57页 |
| ·QoS 组播路由问题的建模 | 第57-59页 |
| ·基于ACO 的QoS 动态组播路由算法描述 | 第59-63页 |
| ·TSP 问题对解决QoS 路由问题的启发 | 第59-60页 |
| ·算法设计 | 第60-62页 |
| ·算法步骤 | 第62-63页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第63-66页 |
| ·试验验证 | 第63-65页 |
| ·试验结果分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76-78页 |