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狼群算法的优化研究与应用
 
     论文目录
 
摘要第9-11页
Abstract第11-12页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 课题产生的背景第13-14页
    1.2 群体智能算法第14-16页
        1.2.1 概述第15页
        1.2.2 群体智能仿生算法的步骤第15-16页
    1.3 狼群算法的研究现状第16-19页
    1.4 本文的组织结构第19页
    1.5 本章小结第19-21页
第二章 狼群算法概述第21-31页
    2.1 引言第21页
    2.2 狼群算法生物学背景第21-23页
    2.3 狼群算法的原理第23-25页
    2.4 狼群算法的基本步骤第25-26页
    2.5 狼群算法的特点第26-27页
    2.6 参数分析第27-29页
    2.7 狼群算法与其他群智能算法的性能比较第29-30页
    2.8 本章小结第30-31页
第三章 基于高斯扰动和混沌初始化的狼群算法研究第31-43页
    3.1 引言第31页
    3.2 GCWPA原理第31-34页
        3.2.1 混沌序列初始化狼群和自适应步长第31-32页
        3.2.2 基于高斯扰动和混沌初始化的狼群算法第32-33页
        3.2.3 GCWPA算法的步骤第33-34页
    3.3 GCWPA仿真测试分析第34-40页
        3.3.1 基准函数的介绍第34-35页
        3.3.2 算法的对比验证及分析第35-40页
    3.4 本章小结第40-43页
第四章 基于交叉变异算子与模拟退火算法的混合狼群算法研究与应用第43-59页
    4.1 引言第43页
    4.2 模拟退火算法和遗传算法简介第43-45页
        4.2.1 模拟退火算法介绍第43-44页
        4.2.2 遗传算法简介第44-45页
    4.3 GASAWPA算法原理第45-48页
        4.3.1 交叉和变异操作的改进策略第45-46页
        4.3.2 基于交叉变异算子和模拟退火算法混合的狼群算法第46-48页
    4.4 仿真实验第48-51页
    4.5 GASAWPA在TSP中的应用第51-57页
        4.5.1 TSP问题的数学模型第51-52页
        4.5.2 GASAWPA算法求解TSP问题的相关定义第52-53页
        4.5.3 GASAWPA算法求解TSP问题第53-55页
        4.5.4 GASAWPA算法求解TSP问题步骤第55页
        4.5.5 算例分析第55-57页
    4.6 本章小结第57-59页
第五章 总结展望第59-61页
    5.1 研究工作总结第59-60页
    5.2 对未来工作展望第60-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作第65-67页
致谢第67页

 
 
论文编号BS4084987,这篇论文共67
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