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蚁群算法改进及应用研究
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蚁群算法改进及应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-19 页
第1章 绪论第19-37 页
　　· 课题的背景及意义第19 页
　　· 蚁群算法原理及算法描述第19-26 页
　　　　· 蚁群算法的生物基础第19-21 页
　　　　· 蚁群算法的基本原理第21-23 页
　　　　· 蚁群算法基本实现第23-26 页
　　· 蚁群算法的特点第26-29 页
　　　　· 人工蚂蚁系统与真实蚂蚁系统的比较第26-28 页
　　　　· 蚁群算法的特点第28-29 页
　　· 蚁群算法的改进第29-32 页
　　　　· 基于网格划分策略的蚁群算法第29 页
　　　　· 基于信息量分布函数的蚁群算法第29-30 页
　　　　· 基于交叉变异操作的蚁群算法第30-31 页
　　　　· 嵌入确定性搜索的蚁群算法第31 页
　　　　· 多目标优化问题的蚁群算法第31-32 页
　　　　· 与其它仿生优化算法的融合第32 页
　　· 蚁群算法的应用第32-34 页
　　· 论文研究内容及成果第34-37 页
第2章 连续域二进制蚁群算法的实现及其改进第37-59 页
　　· 引言第37 页
　　· 二进制蚁群算法模型表述第37-39 页
　　· 二进制蚁群算法中有关参数的选择及对算法性能的影响第39-44 页
　　　　· 启发式因子α、β的选择第39-41 页
　　　　· 信息素残留因子ρ的选择第41-42 页
　　　　· 蚂蚁数量m 的选择第42-43 页
　　　　· 总信息量Q 的选择第43-44 页
　　· 二进制蚁群算法改进与实现第44-50 页
　　　　· 编码方式第44-45 页
　　　　· 解码方式第45 页
　　　　· 初始解第45 页
　　　　· 路径选择第45 页
　　　　· 信息素更新第45-46 页
　　　　· 转移概率的计算第46 页
　　　　· 算法基本步骤第46 页
　　　　· 试验结果第46-50 页
　　· 二进制蚁群算法的加权策略第50-58 页
　　　　· 适于加权改进的算法表述第50-51 页
　　　　· 加权策略的实现第51-53 页
　　　　· 加权二进制蚁群算法的测试及分析第53-58 页
　　· 本章小结第58-59 页
第3章 PBIL 分布估计蚁群算法第59-79 页
　　· 引言第59 页
　　· 二进制蚁群算法第59-61 页
　　· PBIL 分布估计算法第61-62 页
　　　　· PBIL 算法原理第61-62 页
　　　　· PBIL 算法流程第62 页
　　· 算法的混合改进策略第62-63 页
　　· 算法参数的确定第63-73 页
　　　　· 学习速率γ的确定第65-67 页
　　　　· 分布模型样本百分比μ的测试第67-68 页
　　　　· 信息素蒸发率ρ的测试第68-70 页
　　　　· 蚂蚁个数m 的测试第70-71 页
　　　　· 学习指导因子λ的测试第71-73 页
　　· 仿真实验及分析第73-78 页
　　· 本章小结第78-79 页
第4章 蚁群算法在WEB 服务组和优化中的应用第79-89 页
　　· 引言第79 页
　　· 基于QOS 的WEB 服务组合第79-81 页
　　　　· Web 服务架构第79-80 页
　　　　· Web 服务QoS 模型第80 页
　　　　· Web 服务动态组合第80-81 页
　　· QOS 驱动下WEB 服务优化算法第81-87 页
　　　　· 基于Qos 的Web 服务选择问题第81 页
　　　　· QoS 驱动下Web 服务选择的蚁群算法模型第81-83 页
　　　　· 算法流程第83 页
　　　　· 初始蚁群的生成与分布第83-84 页
　　　　· 参数选择第84-85 页
　　　　· 算法终止条件第85 页
　　　　· 实验数据及运行平台第85-87 页
　　　　· 实验结果第87 页
　　· WEB 服务组合的应用第87-88 页
　　· 本章小结第88-89 页
第5章 蚁群算法在白洋淀旅游规划中的应用第89-103 页
　　· 白洋淀旅游开发现状第89-90 页
　　· 白洋淀旅游规划要点第90-93 页
　　· 基于改进蚁群算法的景区线路规划第93-102 页
　　　　· 白洋淀景区规划坐标图第93-96 页
　　　　· 基于加权蚁群算法的TSP 问题第96-100 页
　　　　· 基于加权蚁群算法的景点线路规划第100-102 页
　　· 本章小结第102-103 页
结论第103-105 页
参考文献第105-115 页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第115-117 页
致谢第117-118 页
作者简介第118页

本篇论文共118页，点击这进入下载页面。
 
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