粒子群算法在求解组合优化问题中的应用研究
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·粒子群算法概述 | 第7-8页 |
| ·标准PSO 算法 | 第8-9页 |
| ·粒子群算法参数的选择 | 第9-10页 |
| ·离散粒子群算法 | 第10-11页 |
| ·二元离散粒子群算法 | 第10-11页 |
| ·模糊离散粒子群算法 | 第11页 |
| ·基于交换的离散粒子群算法 | 第11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 组合优化问题 | 第13-16页 |
| ·组合优化问题概述 | 第13页 |
| ·旅行商问题 | 第13-14页 |
| ·流水车间作业调度问题 | 第14-16页 |
| 第三章 求解TSP 问题的PSO 算法 | 第16-26页 |
| ·基于AllDifferent 的离散粒子群算法 | 第16-17页 |
| ·IDPSO 算法 | 第17-23页 |
| ·算子的定义 | 第17-19页 |
| ·多样性与吸引排斥过程 | 第19-20页 |
| ·动态惯性权重 | 第20-22页 |
| ·算法流程 | 第22-23页 |
| ·实验结果比较 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于PSO 的单目标流水车间作业调度算法 | 第26-51页 |
| ·最小完工时间的流水车间作业调度问题 | 第26-28页 |
| ·HPGA 算法 | 第28-40页 |
| ·群体活性指标 | 第28-29页 |
| ·交叉变异操作 | 第29-31页 |
| ·算法流程 | 第31-33页 |
| ·局部搜索策略 | 第33-34页 |
| ·实验结果比较 | 第34-40页 |
| ·AHPSO 算法 | 第40-50页 |
| ·粒子能量、相似度和动态阈值 | 第40-43页 |
| ·算法流程 | 第43-44页 |
| ·实验结果比较 | 第44-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于PSO 的多目标流水车间作业调度算法 | 第51-61页 |
| ·多目标优化问题 | 第51-54页 |
| ·多目标优化问题概述 | 第51-52页 |
| ·Pareto 最优解 | 第52-53页 |
| ·最优解集的评价标准 | 第53-54页 |
| ·用改进的PSO 算法求解FSP 多目标优化问题 | 第54-58页 |
| ·多目标流水车间作业调度 | 第54-56页 |
| ·个体最优与全局最优的选择 | 第56-57页 |
| ·算法的步骤 | 第57-58页 |
| ·实验结果 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61页 |
| ·未来工作 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 摘要 | 第67-70页 |
| Abstract | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
