| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·问题的由来 | 第8-9页 |
| ·算法的提出 | 第9-10页 |
| ·算法的步骤和伪程序 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 模拟退火算法的研究现状 | 第13-22页 |
| ·概述 | 第13页 |
| ·有记忆的模拟退火算法 | 第13-14页 |
| ·带有单调升温的模拟退火算法 | 第14-15页 |
| ·并行模拟退火计算方案 | 第15-16页 |
| ·单纯型-模拟退火算法 | 第16-19页 |
| ·推广模拟退火算法 | 第19-22页 |
| 第三章 模拟退火算法在函数优化上的应用 | 第22-37页 |
| ·Rosenbrock函数 | 第22-30页 |
| ·Rosenbrock函数的简介 | 第22-23页 |
| ·程序简介 | 第23-24页 |
| ·邻域的搜索策略 | 第24页 |
| ·初始解对算法的影响 | 第24-25页 |
| ·初始温度T对算法的影响 | 第25-26页 |
| ·参数α对算法的影响 | 第26-27页 |
| ·Mapkob链长L对算法的影响 | 第27-28页 |
| ·三维、四维Rosenbrock函数的求解情况 | 第28-29页 |
| ·结果分析 | 第29-30页 |
| ·多峰函数优化 | 第30-36页 |
| ·简介 | 第30-31页 |
| ·程序简介 | 第31-32页 |
| ·邻域的搜索策略 | 第32-33页 |
| ·运行结果 | 第33-34页 |
| ·冷却进度表参数对算法的影响 | 第34-36页 |
| ·结果分析 | 第36页 |
| ·总结 | 第36-37页 |
| 第四章 关于模拟退火算法的几点讨论 | 第37-42页 |
| ·模拟退火算法的模型 | 第37-38页 |
| ·算法的可行性 | 第38-39页 |
| ·冷却进度表 | 第39-42页 |
| ·控制参数T的初值T_0 | 第39-40页 |
| ·控制参数T的衰减函数 | 第40-41页 |
| ·Mapkob链长度L | 第41页 |
| ·算法停止准则 | 第41-42页 |
| 第五章 TSP问题以及模拟退火算法的一个实际应用 | 第42-60页 |
| ·问题简介 | 第42-43页 |
| ·蚁群算法 | 第43-47页 |
| ·蚁群算法原理 | 第43-45页 |
| ·TSP问题的蚁群算法求解 | 第45-47页 |
| ·分支限界法 | 第47-51页 |
| ·分支限界法简介 | 第47-49页 |
| ·一个简单的分支限界法在TSP上的应用 | 第49-51页 |
| ·模拟退火算法 | 第51-58页 |
| ·问题描述 | 第52页 |
| ·模拟退火的相关设置 | 第52-53页 |
| ·算法描述 | 第53-56页 |
| ·运行结果 | 第56-58页 |
| ·一个实际应用 | 第58-60页 |
| 第六章 基于单位风险收益最大原则的贷款组合优化决策 | 第60-70页 |
| ·问题描述 | 第60-62页 |
| ·建立贷款组合优化决策模型 | 第62-64页 |
| ·模型建立原则 | 第62页 |
| ·目标函数 | 第62-63页 |
| ·约束条件 | 第63页 |
| ·模型建立 | 第63-64页 |
| ·模拟退火算法 | 第64-67页 |
| ·算法设置 | 第64-65页 |
| ·算法步骤 | 第65-66页 |
| ·算法改进 | 第66-67页 |
| ·实例分析 | 第67-70页 |
| ·情况描述 | 第67-68页 |
| ·贷款组合优化分析 | 第68页 |
| ·实验结果 | 第68-70页 |
| 第七章 SA在板式家具工业优化下料问题上的应用 | 第70-78页 |
| ·板式家具下料问题及其数学描述 | 第70-71页 |
| ·单调升温的模拟退火算法 | 第71页 |
| ·算法设置 | 第71-74页 |
| ·数据结构的确定 | 第71-73页 |
| ·初始温度的确定 | 第73页 |
| ·降温方法 | 第73页 |
| ·局部最优解的判定 | 第73-74页 |
| ·实例分析 | 第74-77页 |
| ·总结 | 第77-78页 |
| 第八章 结束语 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 摘要 | 第82-84页 |
| Abstract | 第84-87页 |
| 导师及作者简介 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |