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蚁群算法及其在法律援助信息系统中的应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-7页 | | Abstract | 第7-8页 | | 第1章 绪论 | 第14-18页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 | | 1.3 论文的研究内容及主体框架 | 第16-18页 | | 第2章 法律援助介绍及其指派问题分析 | 第18-24页 | | 2.1 法律援助的概念 | 第18-19页 | | 2.2 法律援助指派问题 | 第19-23页 | | 2.2.1 法律援助指派原则 | 第19-21页 | | 2.2.2 现有法律援助指派方法 | 第21-22页 | | 2.2.3 法律援助指派的优化目标 | 第22-23页 | | 2.3 本章小结 | 第23-24页 | | 第3章 蚁群算法理论基础 | 第24-33页 | | 3.1 蚁群算法的基本原理与特性 | 第24-27页 | | 3.1.1 蚁群算法的基本原理 | 第24-26页 | | 3.1.2 蚁群算法的特性 | 第26-27页 | | 3.2 蚁群算法的研究现状 | 第27页 | | 3.3 蚁群算法的现有改进研究 | 第27-29页 | | 3.3.1 蚁群系统ACS | 第28页 | | 3.3.2 最大最小蚂蚁系统MMAS | 第28-29页 | | 3.3.3 多态蚁群算法PACA | 第29页 | | 3.4 蚁群算法的应用及经典案例 | 第29-32页 | | 3.4.1 经典案例 | 第29-30页 | | 3.4.2 TSP问题 | 第30-32页 | | 3.5 本章小结 | 第32-33页 | | 第4章 基于蚁群算法的法律援助指派 | 第33-46页 | | 4.1 基于蚁群算法的多目标法律援助指派模型 | 第33-38页 | | 4.1.1 多目标函数体系 | 第33-36页 | | 4.1.2 蚁群算法核心函数 | 第36-38页 | | 4.1.3 算法模型应用说明 | 第38页 | | 4.2 蚁群算法具体实现步骤 | 第38-40页 | | 4.3 案例及应用分析 | 第40-45页 | | 4.3.1 研究区域及具体案例 | 第40-41页 | | 4.3.2 应用过程分析 | 第41-44页 | | 4.3.3 应用结果分析 | 第44-45页 | | 4.4 本章小结 | 第45-46页 | | 第5章 法律援助信息系统的设计与实现 | 第46-64页 | | 5.1 系统需求分析 | 第46-47页 | | 5.2 系统概要与详细设计 | 第47-54页 | | 5.2.1 基本功能设计及流程图 | 第47-50页 | | 5.2.2 基于蚁群算法的优化指派功能设计及流程图 | 第50-52页 | | 5.2.3 类图及数据表设计 | 第52-54页 | | 5.3 系统实现 | 第54-59页 | | 5.3.1 系统软硬件环境搭建 | 第54-55页 | | 5.3.2 蚁群算法类设计及关键伪代码 | 第55-56页 | | 5.3.3 系统其它关键代码 | 第56-59页 | | 5.4 系统的具体实现 | 第59-63页 | | 5.4.1 法律援助用户端实现 | 第59-60页 | | 5.4.2 法律援助后台端实现 | 第60-62页 | | 5.4.3 法律援助管理端实现 | 第62页 | | 5.4.4 系统运行情况说明 | 第62-63页 | | 5.5 本章小结 | 第63-64页 | | 第6章 结论与展望 | 第64-66页 | | 6.1 总结 | 第64页 | | 6.2 展望 | 第64-66页 | | 参考文献 | 第66-69页 | | 攻读硕士学位期间所参加的科研项目 | 第69-70页 | | 致谢 | 第70页 |
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论文编号BS4004550，这篇论文共70页
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