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微粒群优化算法的改进及应用 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-5页 | Abstract | 第5-9页 | 第1章 绪论 | 第9-15页 | ·研究依据、背景及意义 | 第9-11页 | ·国内外研究现状 | 第11-13页 | ·本文主要工作 | 第13页 | ·本文的结构 | 第13-15页 | 第2章 相关理论基础 | 第15-20页 | ·引言 | 第15页 | ·最优化问题 | 第15-16页 | ·进化算法 | 第16-18页 | ·群智能算法 | 第18-19页 | ·小结 | 第19-20页 | 第3章 微粒群优化算法 | 第20-28页 | ·引言 | 第20页 | ·基本微粒群优化算法 | 第20-24页 | ·PSO算法原理 | 第20-22页 | ·PSO算法流程 | 第22-23页 | ·PSO算法参数分析 | 第23-24页 | ·PSO算法特征 | 第24页 | ·改进的PSO算法 | 第24-27页 | ·带有收缩因子的PSO算法 | 第24-25页 | ·二进制离散的PSO算法 | 第25-26页 | ·杂交PSO算法 | 第26页 | ·混沌PSO算法 | 第26-27页 | ·小结 | 第27-28页 | 第4章 基于双种群的改进微粒群优化算法 | 第28-52页 | ·引言 | 第28-29页 | ·双群分段交换微粒群优化算法(TSME-PSO) | 第29-41页 | ·TSME-PSO算法原理 | 第29-31页 | ·TSME-PSO算法流程 | 第31-33页 | ·仿真实验 | 第33-40页 | ·实验结果与分析 | 第40-41页 | ·双群交换量子微粒群优化算法(TS-QPSO) | 第41-50页 | ·量子微粒群优化算法 | 第42-43页 | ·TS-QPSO算法原理 | 第43-44页 | ·TS-QPSO算法流程 | 第44-46页 | ·仿真实验 | 第46-49页 | ·实验结果与分析 | 第49-50页 | ·小结 | 第50-52页 | 第5章 改进微粒群优化算法在车辆路径问题中的应用 | 第52-60页 | ·引言 | 第52页 | ·带时间窗的车辆路径问题 | 第52-56页 | ·车辆路径问题(VRP) | 第52-54页 | ·带时间窗的车辆路径问题(VRPTW) | 第54-56页 | ·研究车辆路径问题存在的问题 | 第56-57页 | ·改进微粒群优化算法求解VRPTW问题 | 第57-59页 | ·VRPTW问题的编码方法 | 第57页 | ·改进微粒群优化算法求解VRPTW问题的步骤 | 第57-58页 | ·实验及分析 | 第58-59页 | ·小结 | 第59-60页 | 第6章 总结与展望 | 第60-62页 | ·全文总结 | 第60页 | ·研究展望 | 第60-62页 | 参考文献 | 第62-66页 | 发表论文和参加科研情况说明 | 第66-67页 | 致谢 | 第67-68页 |
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