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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--微粒群优化算法的改进及应用
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微粒群优化算法的改进及应用
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS389140,这篇论文共68
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