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蚁群算法的改进及其应用研究

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蚁群算法的改进及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-15页
  · 研究的背景和意义第10-11页
  · 蚁群算法的研究现状第11-12页
  · 主要内容及创新点第12-14页
    · 主要内容第12-13页
    · 创新点第13-14页
  · 论文的结构安排第14-15页
第二章 蚁群算法的基础理论第15-22页
  · 基本蚁群算法思想第15-17页
  · 基本蚁群算法模型第17-19页
  · 基本蚁群算法实现步骤第19页
  · 基本蚁群算法程序流程第19-20页
  · 基本蚁群算法的不足第20-21页
  · 本章小结第21-22页
第三章 蚁群算法的改进算法研究第22-29页
  · 蚁群系统第22-23页
  · 最大最小蚁群算法第23-25页
  · 多态蚁群算法第25-27页
  · 自适应蚁群算法第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第四章 基于TSP问题的改进蚁群算法第29-48页
  · 对基础蚁群算法的认识第29-30页
  · 改进策略第30-36页
    · 信息素初始化第30-31页
    · 路径选择策略第31-32页
    · 信息素更新方式第32-33页
    · 自适应信息素强度第33-34页
    · 局部优化方式第34-36页
  · 算法的实现步骤第36-37页
  · 参数测试和仿真实验第37-46页
    · 参数测试第37-43页
    · 算法测试第43-46页
  · 本章小结第46-48页
第五章 改进蚁群算法在聚类分析上的应用第48-56页
  · 蚁群聚类算法第48-51页
    · 聚类分析问题描述第48页
    · 蚁群聚类算法数学模型第48-50页
    · 蚁群聚类算法描述第50-51页
  · 算法优化设计第51-54页
    · 信息素初始化优化第51页
    · 搜索策略优化第51-52页
    · 信息素更新优化第52页
    · 使用2-opt算法提高解的质量第52-53页
    · 改进蚁群聚类算法的描述第53-54页
  · 仿真实验第54-55页
  · 本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-58页
  · 结论第56-57页
  · 展望第57-58页
参考文献第58-61页
致谢第61页

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