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人工蜂群算法的改进研究

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人工蜂群算法的改进研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-24页
  · 课题研究的背景和意义第9页
  · 几种常见的智能优化算法第9-14页
    · 粒子群优化算法第10-12页
    · 差分进化算法第12-14页
  · 人工蜂群算法原理及研究现状第14-23页
    · 蜜蜂采蜜机理第14-16页
    · 算法描述第16-18页
    · 人工蜂群算法流程及复杂度分析第18-20页
    · 研究现状第20-23页
  · 论文主要研究内容和结构安排第23-24页
第二章 基于转轴法的导向人工蜂群算法第24-31页
  · 引言第24页
  · 方向引导策略第24-25页
  · 转轴法第25页
  · 基于转轴法的导向人工蜂群算法第25-26页
  · 基于转轴法的导向人工蜂群算法复杂度分析第26-27页
  · 基于转轴法的导向人工蜂群算法性能测试第27-30页
    · 基准函数第27-28页
    · 仿真实验第28-30页
  · 本章小结第30-31页
第三章 区域学习精英池的转轴人工蜂群算法第31-49页
  · 引言第31页
  · 区域学习精英池策略第31-32页
  · 区域学习精英池的转轴人工蜂群算法第32页
  · 区域学习精英池的转轴人工蜂群算法复杂度分析第32-33页
  · 区域学习精英池的转轴人工蜂群算法性能测试第33-47页
    · 测试函数第34页
    · 参数敏感性分析第34-35页
    · 策略有效性分析第35-42页
    · 与其他改进ABC算法的比较第42-43页
    · 与其他相关演化算法的比较第43-46页
    · 运行时间比较第46-47页
  · RDABC和ERABC算法比较第47-48页
  · 本章小结第48-49页
第四章 结论与展望第49-51页
  · 结论第49-50页
  · 展望第50-51页
参考文 献第51-56页
附录第56-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间的研究成果第67-68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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