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多目标优化问题的改进蚁群算法研究
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多目标优化问题的改进蚁群算法研究
论文目录
致谢
第1-5页
摘要
第5-6页
Abstract
第6-9页
1. 绪论
第9-16页
·多目标优化背景
第9-10页
·蚁群算法的产生和发展
第10-12页
·多目标蚁群算法概述
第12-13页
·本文的主要内容
第13-16页
2. 理论基础
第16-28页
·多目标优化问题的基本原理和方法
第16-22页
·多目标优化的基本概念
第16-19页
·传统的多目标优化方法
第19-21页
·传统优化方法的局限性
第21-22页
·基本蚁群算法的原理和方法
第22-28页
·旅行商问题
第22页
·基本蚁群算法的原理
第22-23页
·基本蚁群算法的方法
第23-26页
·基本蚁群算法的优点与不足
第26-28页
3. 求解多目标TSP 问题的智能蚂蚁算法
第28-42页
·多目标评价指标
第28-29页
·多目标TSP 问题的模型
第29-30页
·算法描述
第30-35页
·算法中的关键问题
第30-32页
·对算法进行的改进讨论
第32-34页
·算法的步骤
第34-35页
·收敛性证明
第35-38页
·实验及其结果分析
第38-42页
4. 基于Nash 均衡策略的多目标连续域进化蚁群算法
第42-58页
·对蚁群算法的进化改进
第42-48页
·算法描述
第43-44页
·进化蚁群算法(EACS)步骤
第44-45页
·数值实验与分析
第45-48页
·将Nash 均衡策略与多目标连续域进化蚁群算法相结合
第48-52页
·连续域进化蚁群算法(CEACS)
第48-49页
·多目标连续域进化蚁群算法(MCEACS)
第49-50页
·Nash-MCEACS 算法的基本思想及步骤
第50-52页
·收敛性证明
第52-55页
·实验及其结果分析
第55-58页
5. 结论
第58-60页
参考文献
第60-64页
附录
第64-71页
作者简历
第71-73页
学位论文数据集
第73-74页
论文编号
BS582731
,这篇论文共
74
页
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