| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-15页 |
| ·最优化问题 | 第9-11页 |
| ·群智能算法 | 第11-15页 |
| ·具体工作及内容安排 | 第15-17页 |
| ·具体工作 | 第15页 |
| ·内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 粒子群优化算法的原理和收敛性分析 | 第17-24页 |
| ·基本粒子群算法 | 第17-18页 |
| ·算法原理 | 第17-18页 |
| ·算法流程 | 第18页 |
| ·粒子群算法收敛性分析 | 第18-24页 |
| ·基本粒子群算法收敛性分析 | 第18-20页 |
| ·约束系数粒子群算法收敛性分析 | 第20-24页 |
| 第三章 离散粒子群优化算法法的改进及其在TSP中的应用 | 第24-36页 |
| ·离散粒子群优化算法 | 第24-29页 |
| ·算法定义 | 第24-26页 |
| ·算法实现 | 第26页 |
| ·仿真结果 | 第26-27页 |
| ·性能及问题分析 | 第27-29页 |
| ·具有自逃逸功能的混合离散粒子群算法 | 第29-33页 |
| ·自逃逸的基本思想 | 第29-30页 |
| ·算法实现 | 第30页 |
| ·仿真结果及结论 | 第30-33页 |
| ·具有增强自逃逸功能的离散粒子群算法 | 第33-36页 |
| ·增强自逃逸的基本思想 | 第33-34页 |
| ·算法实现 | 第34页 |
| ·仿真结果及结论 | 第34-36页 |
| 第四章 RSEDPSO算法在固定货架拣选作业问题中的应用 | 第36-43页 |
| ·固定货架拣选作业问题描述 | 第36-37页 |
| ·仿真结果及结论 | 第37-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 附录A 旅行商问题及邻域函数 | 第48-50页 |
| A.1 旅行商问题 | 第48-49页 |
| A.2 邻域函数 | 第49-50页 |
| 附录B 局部搜索算法SEC及S&C结构 | 第50-54页 |
| B.1 局部搜索算法SEC | 第50-51页 |
| B.2 S&C结构 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士期间已发表或撰写的论文 | 第55页 |