| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·多智能体人工鱼群算法的研究现状与现实需求 | 第9-10页 |
| ·研究的实际背景 | 第10-11页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第11页 |
| ·研究的难度 | 第11-12页 |
| ·研究结果的评价 | 第12页 |
| ·研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 求解组合优化问题的改进多智能体鱼群算法应用研究 | 第14-33页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·鱼群算法与组合优化 | 第14-21页 |
| ·组合优化问题描述 | 第14-15页 |
| ·组合优化问题的相关定义 | 第15页 |
| ·基本鱼群算法 | 第15-18页 |
| ·基本鱼群算法收敛性证明 | 第18-21页 |
| ·改进组合优化多智能体鱼群算法的学习行为 | 第21-24页 |
| ·竞争学习行为 | 第21-22页 |
| ·学习表 | 第22-23页 |
| ·人工鱼自学习 | 第23-24页 |
| ·改进多智能体鱼群算法描述 | 第24-25页 |
| ·觅食行为 | 第24页 |
| ·聚群行为 | 第24页 |
| ·追尾行为 | 第24-25页 |
| ·改进多智能体鱼群算法实现步骤 | 第25页 |
| ·改进多智能体鱼群算法离散变量算法收敛性证明 | 第25-29页 |
| ·基本定义概念推导 | 第25-26页 |
| ·引用的数学定理 | 第26页 |
| ·证明 | 第26-29页 |
| ·改进多智能体鱼群算法连续变量算法收敛性证明 | 第29-32页 |
| ·基本推导 | 第29-30页 |
| ·数学定理 | 第30页 |
| ·证明 | 第30-32页 |
| ·结论 | 第32-33页 |
| 3 基于自适应混沌改进人工鱼群算法求解约束优化问题 | 第33-41页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·思路 | 第33-34页 |
| ·定义 | 第34-35页 |
| ·人工鱼个体约束优化规则 | 第35-36页 |
| ·自适应混沌人工鱼群算法 | 第36-38页 |
| ·随机扰动确定 | 第36-37页 |
| ·人工鱼分级 | 第37页 |
| ·各级人工鱼行为 | 第37-38页 |
| ·算法步骤 | 第38页 |
| ·仿真 | 第38-40页 |
| ·结论 | 第40-41页 |
| 4 用鱼群算法求解多级递阶物流中转运输系统优化问题 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·优化模型的建立 | 第42-44页 |
| ·求解区域离散化 | 第42页 |
| ·目标函数 | 第42-43页 |
| ·约束条件 | 第43-44页 |
| ·用鱼群算法求解方法 | 第44-49页 |
| ·基于相似性演化的人工鱼的觅食行为 | 第46-47页 |
| ·人工鱼的聚群行为 | 第47-48页 |
| ·人工鱼的追尾行为 | 第48页 |
| ·人工鱼行为调度 | 第48-49页 |
| ·局部最优区逃逸策略 | 第49页 |
| ·算法实现步骤 | 第49页 |
| ·仿真实现 | 第49-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| 5 基于多智能体鱼群算法的通风系统风机定位优化方法* | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·通风系统功耗最低风机定位优化模型 | 第54-56页 |
| ·模型求解方法 | 第56-62页 |
| ·人工鱼个体定义 | 第56-57页 |
| ·基于智能体自学习和自适应变异的人工鱼觅食行为 | 第57-58页 |
| ·基于正交交叉算子的人工鱼聚群行为 | 第58-60页 |
| ·基于智能体邻域竞争的人工鱼追尾行为 | 第60-61页 |
| ·人工鱼行为调度 | 第61-62页 |
| ·局部最优区逃逸策略 | 第62页 |
| ·算法实现步骤 | 第62-63页 |
| ·仿真 | 第63-66页 |
| ·实例 | 第63-65页 |
| ·仿真图 | 第65-66页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| 6 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介及硕士生期间发表的学术论文 | 第74页 |
