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改进的蜂群算法及其在人群疏散路径规划中的应用

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改进的蜂群算法及其在人群疏散路径规划中的应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.2.1 人工蜂群算法第10-11页
    1.2.2 路径规划第11-12页
  1.3 本文的主要内容及创新点第12页
  1.4 论文的组织和安排第12-14页
第二章 路径规划算法与人工蜂群算法理论介绍第14-19页
  2.1 常用路径规划算法第14-16页
    2.1.1 经典算法第14-15页
    2.1.2 图形学的方法第15页
    2.1.3 群体智能算法第15-16页
  2.2 人工蜂群算法的基本理论第16-18页
    2.2.1 人工蜂群算法的思想第16-17页
    2.2.2 人工蜂群算法的流程第17-18页
    2.2.3 人工蜂群算法存在的问题第18页
  2.3 本章小结第18-19页
第三章 基于分段搜索策略的改进蜂群算法第19-26页
  3.1 改进策略第19-20页
    3.1.1 借鉴粒子群算法(PSO算法)的全局寻优思想第19页
    3.1.2 引入分段搜索策略第19-20页
  3.2 改进后算法的流程和时间复杂度分析第20-21页
  3.3 改进前后算法性能对比第21-23页
    3.3.1 基于优化测试函数的性能测试第21-23页
    3.3.2 与其他相关算法的性能对比测试第23页
  3.4 路径规划仿真实验与性能对比第23-25页
  3.5 本章小结第25-26页
第四章 基于花香浓度的改进的人工蜂群算法第26-32页
  4.1 改进策略第26-27页
    4.1.1 对蜂群步长的改进第26-27页
    4.1.2 侦查蜂选择蜜源方式的改进第27页
  4.2 改进后算法的流程第27-28页
  4.3 改进前后算法性能对比第28-30页
    4.3.1 与原始蜂群算法性能对比第28-29页
    4.3.2 与相似算法寻优性能的对比第29-30页
  4.4 仿真实验第30-31页
  4.5 本章小结第31-32页
第五章 总结与展望第32-34页
  5.1 总结第32-33页
  5.2 展望第33-34页
参考文献第34-37页
读硕士学位期间的主要成果第37-38页
1.发表的学术论文及成果第37页
2.参加的科研项目第37-38页
致谢第38页

本篇论文共38页,点击这进入下载页面
 
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