粒子群算法研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-15页 |
| ·人工智能 | 第10-12页 |
| ·人工智能算法 | 第12-13页 |
| ·NP 问题，NP 完全问题和 NP 难问题 | 第13-15页 |
| ·研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容与结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 混合粒子群算法 | 第17-28页 |
| ·粒子群算法介绍 | 第17-22页 |
| ·粒子群算法基本概念 | 第17-18页 |
| ·粒子群算法框架 | 第18-20页 |
| ·粒子群算法现状 | 第20-22页 |
| ·遗传算法介绍 | 第22-25页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第22页 |
| ·遗传算法基本框架 | 第22-25页 |
| ·遗传算法现状 | 第25页 |
| ·混合粒子群算法 | 第25-28页 |
| 第三章 粒子群算法在背包中的应用 | 第28-37页 |
| ·背包问题介绍 | 第28-29页 |
| ·粒子群算法的实现 | 第29-30页 |
| ·算法介绍 | 第29-30页 |
| ·算法的实现 | 第30页 |
| ·计算机仿真实验 | 第30-37页 |
| 第四章 粒子群算法在旅行商中的应用 | 第37-50页 |
| ·旅行商问题（TSP）介绍 | 第37-38页 |
| ·粒子群算法的实现 | 第38-40页 |
| ·计算机仿真 | 第40-50页 |
| 第五章 粒子群算法在二维装箱中的应用 | 第50-55页 |
| ·装箱问题 | 第50-51页 |
| ·粒子群算法的实现 | 第51-54页 |
| ·编码 | 第51-52页 |
| ·ilbf 启发式规则的设计 | 第52-54页 |
| ·实验仿真 | 第54-55页 |
| 第六章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 主要程序 | 第61-66页 |
| 在学期间研究成果 | 第66-67页 |
