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人工蜂群算法的研究与改进

论文目录

摘要	第4-6页
Abstract	第6-7页
1 绪论	第12-20页
1.1 课题的研究意义和目的	第12-13页
1.2 人工蜂群算法研究现状	第13-15页
1.3 基准测试函数	第15-18页
1.4 本文主要内容及结构安排	第18-20页
2 群智能优化算法概述	第20-28页
2.1 粒子群算法	第21-23页
2.2 遗传算法	第23-24页
2.3 人工鱼群算法	第24-25页
2.4 头脑风暴算法	第25-27页
2.5 本章小结	第27-28页
3 人工蜂群算法比较分析	第28-38页
3.1 人工蜂群算法的生物学背景	第28-30页
3.2 人工蜂群算法的步骤流程	第30-32页
3.3 人工蜂群算法的理论特点研究	第32-34页
3.4 人工蜂群算法和其他优化算法的区别	第34-37页
3.5 本章小结	第37-38页
4 基于吸引子的人工蜂群算法研究	第38-48页
4.1 基于吸引子的人工蜂群算法改进方案	第38-40页
4.2 改进人工蜂群算法BAABC的流程步骤	第40页
4.3 仿真实验和结果分析	第40-47页
4.4 本章小结	第47-48页
5 基于反馈机制和丛林法则的人工蜂群算法研究	第48-58页
5.1 基于反馈机制的搜索方程	第48-49页
5.2 基于丛林法则的变异策略	第49-52页
5.3 实验仿真	第52-57页
5.4 本章小结	第57-58页
6 自扰动人工蜂群算法研究	第58-71页
6.1 边界改进	第58-59页
6.2 基于自扰动的全局自适应搜索方程	第59-61页
6.3 算法分析及步骤	第61-62页
6.4 实验仿真	第62-69页
6.5 本章小结	第69-71页
7 总结与展望	第71-73页
参考文献	第73-76页
致谢	第76-77页
个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果	第77页

论文编号BS2815062，这篇论文共77页会员购买按0.35元/页下载，共需支付26.95元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付38.5元。

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