| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-10页 |
| ·随机优化 | 第7页 |
| ·模拟进化计算 | 第7页 |
| ·群智能 | 第7-8页 |
| ·SAT 问题 | 第8-9页 |
| ·本文的工作及结构 | 第9-10页 |
| 第二章 遗传算法 | 第10-21页 |
| ·标准的遗传算法 | 第10-11页 |
| ·遗传算子的选择策略 | 第11-18页 |
| ·选择算子 | 第11-14页 |
| ·交叉算子 | 第14-16页 |
| ·变异算子 | 第16-18页 |
| ·遗传算法的操作算子 | 第18-21页 |
| ·多种群遗传算法 | 第19页 |
| ·稳态遗传算法 | 第19页 |
| ·基于预选择机制的小生境技术 | 第19-21页 |
| 第三章 基于小生境技术的遗传算法的改进并应用于SAT 问题 | 第21-27页 |
| ·增强基于小生境技术的遗传算法的局部搜索能力 | 第21-22页 |
| ·小生境技术 | 第21页 |
| ·算法基本思想描述 | 第21-22页 |
| ·遗传算法在SAT 问题上的应用 | 第22-27页 |
| ·关于SAT 问题的描述 | 第22页 |
| ·标准的SAT 问题求解算法 | 第22-23页 |
| ·遗传算法解SAT 问题 | 第23-27页 |
| 第四章 离散粒子群算法 | 第27-33页 |
| ·粒子群算法的基本思想 | 第27-30页 |
| ·当前个体最佳法 | 第27-28页 |
| ·全局最佳位置法 | 第28-29页 |
| ·邻域最佳法 | 第29-30页 |
| ·离散粒子群算法 | 第30-33页 |
| ·取整离散粒子群算法 | 第30-31页 |
| ·二元离散粒子群算法 | 第31-33页 |
| 第五章 离散粒子群算法的改进并应用于SAT 问题 | 第33-40页 |
| ·提高局部搜索的二元离散粒子群算法 | 第33-34页 |
| ·算法思想 | 第33页 |
| ·算法描述 | 第33-34页 |
| ·改进的二元离散离子群算法解SAT 问题 | 第34-40页 |
| ·基于邻域的粒子更新策略 | 第34-36页 |
| ·邻域最优解与全局最优解保存 | 第36页 |
| ·算法描述 | 第36-37页 |
| ·算法的执行结果 | 第37-40页 |
| 第六章 结论与未来工作 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 摘要 | 第44-47页 |
| ABSTRACT | 第47-49页 |