声明
致谢
摘要
第一章绪论
1．1课题来源
1．2研究的背景及意义
1．3国内外研究现状
1．4研究内容
1．5本文组织结构
第二章最短路径问题
2．1．1图的相关概念
2．1．2最短路径问题描述
2．1．3最短路径网络模型
2．2求解最短路径问题的常用算法
2．2．1标号松弛法
2．2．2智能优化算法
2．3本章小结
第三章Q学习算法
3．1．1 Q学习算法的基本概念
3．1．2 Q学习算法的原理
3．1．3 Q学习算法的模型和轮盘赌
3．2．1蒙特卡洛法
3．2．2时域差值法
3．3．3 SARSA方法
3．3．4 Q(λ)算法
3．3 Q学习算法优缺点
3．4 Q学习算法的改进措施
3．4．1多头绒泡菌算法
3．4．2模拟退火算法
3．5本章总结
第四章基于多头绒泡菌的自适应选择Q学习算法
4．1 Q学习算法的不足与改进方法
4．2．1多头绒泡菌网络缩小探索空间
4．2．2模拟退火算法自适应调整探索策略ε
4．2．3 ACQPPA算法步骤
4．2．4 ACQPPA算法复杂度
4．3．1仿真设计
4．3．2算法参数
4．3．3仿真结果与分析
4．4本章小结
第五章基于网络压缩的双向ACQPPA算法
5．1 ACQPPA算法的不足与改进方法
5．2基于网络压缩的双向ACQPPA算法
5．2．1改进CH算法压缩网络规模
5．2．2双向ACQPPA算法缩小探索空间
5．3仿真结果与分析
5．3．1算法参数
5．3．2改进策略在算法中对收敛速度的影响
5．3．3具有改进策略的不同算法在多种模型中性能分析
5．4本章总结
第六章总结与展望
6．1论文研究总结
6．2未来研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
