| 中文摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 符号说明 | 第14-15页 |
| 第一章 群智能算法 | 第15-26页 |
| ·群智能算法 | 第15-18页 |
| ·群智能算法简介 | 第15-16页 |
| ·粒子群算法简介 | 第16页 |
| ·蚁群算法简介 | 第16-18页 |
| ·人工鱼群算法 | 第18-23页 |
| ·前言 | 第18页 |
| ·人工鱼模型 | 第18-19页 |
| ·人工鱼行为描述 | 第19-21页 |
| ·人工鱼群算法的寻优原理和算法描述 | 第21-23页 |
| ·基本人工鱼群算法的改进 | 第23-25页 |
| ·基本人工鱼群算法的特点 | 第23页 |
| ·人工鱼群算法的改进策略 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第二章 全局鱼群算法 | 第26-36页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·全局鱼群算法人工鱼的行为描述 | 第26-29页 |
| ·觅食行为 | 第27页 |
| ·聚群行为 | 第27-28页 |
| ·追尾行为 | 第28页 |
| ·随机行为 | 第28页 |
| ·其他行为 | 第28-29页 |
| ·全局人工鱼群算法流程 | 第29-30页 |
| ·全局人工鱼群算法性能的验证 | 第30-35页 |
| ·测试函数 | 第30-31页 |
| ·仿真结果和算法性能分析 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于人工鱼群算法的多用户OFDM系统自适应资源分配 | 第36-50页 |
| ·多用户OFDM系统 | 第36-39页 |
| ·OFDM介绍 | 第36-37页 |
| ·OFDM系统的关键技术 | 第37-39页 |
| ·自适应资源分配 | 第39-45页 |
| ·自适应资源分配的概念 | 第39-40页 |
| ·多用户OFDM的系统模型 | 第40-42页 |
| ·多用户OFDM系统资源自适应分配的算法 | 第42-45页 |
| ·基于全局人工鱼群算法的多用户OFDM系统资源自适应分配 | 第45-49页 |
| ·目标函数的改进 | 第45-47页 |
| ·仿真结果和分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于改进人工鱼群算法的聚类分析 | 第50-60页 |
| ·聚类的介绍 | 第50-52页 |
| ·聚类的概述 | 第50-51页 |
| ·聚类方法分类 | 第51-52页 |
| ·几种聚类算法 | 第52-55页 |
| ·K-Means算法 | 第52-53页 |
| ·模糊C-均值聚类算法 | 第53-55页 |
| ·基于全局人工鱼群算法的聚类算法 | 第55-58页 |
| ·聚类问题的描述 | 第55-56页 |
| ·基于全局鱼群算法的聚类分析 | 第56-57页 |
| ·仿真结果和分析 | 第57-58页 |
| ·基于鱼群算法的模糊聚类分析 | 第58-59页 |
| ·基于人工鱼群算法和FCM的混合聚类算法 | 第58页 |
| ·仿真结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 模拟退火-鱼群混合优化算法 | 第60-65页 |
| ·模拟退火算法 | 第60-62页 |
| ·模拟退火的基本原理 | 第60-61页 |
| ·模拟退火的算法流程 | 第61-62页 |
| ·全局鱼群算法和模拟退火算法的混合算法 | 第62-64页 |
| ·混合算法的流程 | 第63页 |
| ·仿真结果和分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文、参与项目和获得奖励 | 第74-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |