蚁群算法在组合优化问题中的若干应用及其收敛性研究

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蚁群算法在组合优化问题中的若干应用及其收敛性研究

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蚁群算法在组合优化问题中的若干应用及其收敛性研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
1 绪论	第12-25页
1.1 引言	第12-14页
1.2 蚁群算法的提出	第14-15页
1.3 蚁群算法的主要原理	第15-17页
1.4 关于蚁群算法其本质的一些讨论	第17-18页
1.5 蚁群算法应用研究现状	第18-23页
1.5.1 蚁群算法的并行特性	第18-20页
1.5.2 蚁群算法在解决离散问题中的优势	第20页
1.5.3 蚁群算法几类衍生算法	第20-23页
1.6 蚁群算法理论研究现状	第23页
1.7 蚁群算法的展望	第23-24页
1.8 本章小结	第24-25页
2 蚁群算法在解决若干规划问题中的应用	第25-61页
2.1 蚁群算法基本步骤和软件设计思路	第25-26页
2.2 求解旅行商问题的蚁群算法	第26-32页
2.2.1 引言	第26-27页
2.2.2 蚁群算法中的基本公式应用	第27页
2.2.3 基本思路	第27-28页
2.2.4 算法探究思路	第28页
2.2.5 数据生成和最优解图形显示	第28页
2.2.6 计算结果	第28-29页
2.2.7 不同结果下解的显示	第29-31页
2.2.8 分析	第31-32页
2.3 蚁群算法与遗传算法在解决TSP 问题上的比较	第32-35页
2.3.1 遗传算法简述	第32-33页
2.3.2 算例比较	第33-35页
2.4 蚁群算法解决整数规划问题	第35-41页
2.4.1 整数规划问题描述	第35-36页
2.4.2 非线性整数规划建模	第36页
2.4.3 约束条件的处理	第36-37页
2.4.4 算法流程设计	第37-38页
2.4.5 算例分析	第38页
2.4.6 数据分析	第38-41页
2.4.7 结论	第41页
2.5 解决股票指数模拟问题的一类蚁群算法建模	第41-43页
2.5.1 问题描述	第41页
2.5.2 问题建模	第41-42页
2.5.3 约束条件的处理	第42-43页
2.6 蚁群算法在配电网规划中的应用	第43-60页
2.6.1 配电网规划描述	第43-45页
2.6.2 约束条件描述与电网规划计算方法	第45-52页
2.6.3 算例描述	第52-57页
2.6.4 算例建模	第57-58页
2.6.5 算法流程	第58-59页
2.6.6 结果显示	第59-60页
2.7 本章小结	第60-61页
3 利用有限马尔可夫吸收链理论证明蚁群算法收敛性	第61-72页
3.1 离散组合优化问题的一类蚁群算法建模以及假设	第61-64页
3.1.1 问题建模	第61-62页
3.1.2 算法流程	第62-63页
3.1.3 解序列建立以及假设	第63-64页
3.2 蚁群算法转移概率矩阵建立	第64-66页
3.2.1 引言	第64-65页
3.2.2 算法模型建立及其转移矩阵形式	第65-66页
3.3 吸收态平均到达步骤及到达概率的基本定理引入	第66-68页
3.4 蚁群算法蚁周模型收敛性证明	第68-72页
结束语	第72-73页
致谢	第73-74页
参考文献	第74-80页
附录1	第80-86页
附录2	第86-93页

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