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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,
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。
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