蚁群智能优化方法是一类全局寻优能力强、适用面广、且易于实现的优化方法。虽然其原理较简单，但实现起来却并不简单。它的成功应用依赖于使用者对算法原理、待解决问题的理解程度，也依赖于算法编程实现。本书着重讲述了作者在用蚁群智能优化方法来解决旅行商问题、背包问题、定向问题、属性约简、卫星资源调度问题以及多目标组合优化问题等复杂组合优化问题时的设计思路，有助于读者更好理解和掌握蚁群智能优化方法，并用于解决其他难题。
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前言
第1章 绪章
1.1 引言
1.2 复杂性理论的基础知识
1.3 智能优化方法概述
1.4 本书内容及组织
参考文献
第2章 蚁群优化方法概述
2.1 蚁群算法的思想起源
2.2 蚁群算法的基本框架
2.3 基本蚁群算法及其典型改进算法
2.4 蚁群算法研究现状
2.5 小结
参考文献
第3章 旅行商问题
3.1 引言
3.2 算法描述
3.3 算法随机模型与收敛性质分析
3.4 参数设置和数值实验分析
3.5 小结
参考文献
第4章 多维背包问题
4.1 问题描述
4.2 现有算法回顾
4.3 算法描述
4.4 信息素下界的选取
4.5 实验分析
4.6 小结
参考文献
第5章 定向问题
5.1 问题描述
5.2 算法描述
5.3 差异量的性质
5.4 平均差异量的计算
5.5 实验分析
5.6 小结
参考文献
第6章 团队定向问题
6.1 问题描述
6.2 现有算法回顾
6.3 算法描述
6.4 实验分析
6.5 小结
参考文献
第7章 属性约简
7.1 问题描述
7.2 现有算法回顾
7.3 算法描述
7.4 实验分析
7.5 小结
参考文献
第8章 卫星资源调度问题
8.1 问题描述
8.2 卫星测控资源调度模型
8.3 卫星测控资源调度问题求解
8.4 小结
参考文献
第9章 旅游路线规划问题
9.1 引言
9.2 问题描述
9.3 旅游路线规划问题的数学模型
9.4 相关算法
9.5 蚁群算法及其分析
9.6 小结
参考文献
第10章 多目标组合优化问题
10.1 引言
10.2 多目标优化的基本概念
10.3 基于分解的多目标蚁群算法
10.4 与MOEA/D-GA在MOKP上的比较
10.5 与BicriterionAnt在MTSP上的比较
10.6 小结
参考文献
附录
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