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摘要
第一章 绪论
§1.1 最优化问题
§1.2 人工蜂群算法研究现状
§1.3 文章组织
第二章 基本算法
§2.1 人工蜂群算法
§2.2 差分进化算法
§2.3 本章小结
第三章 基于自适应差分的人工蜂群算法
§3.1.1 运用混沌映射和反向学习的初始化策略
§3.1.2 利用差分向量和最好个体引导雇佣蜂搜索
§3.1.3 利用自适应差分策略库引导跟随蜂搜素
§3.2 SADEABC算法步骤
§3.3 数值实验
§3.3.1 基准函数和参数设置
§3.3.2 实验结果与分析
§3.4 本章小结
第四章 基于跨领域搜索和生物地理学迁移的人工蜂群算法
§4.1 跨邻域搜索引导雇佣蜂搜索
§4.2 生物地理学迁移引导跟随蜂搜索
§4.3 ANSBMABC算法流程图
§4.4 数值实验
§4.4.1 与当前主流算法的比较
§4.4.2 实验结果与分析
§4.5 本章小结
第五章 总结与展望
附录
参考文献
致谢