| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 创新点分析 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第16-24页 |
| 2.1 群智能算法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 群智能算法模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 布谷鸟搜索算法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 差分进化算法 | 第18-19页 |
| 2.2 量子计算基础 | 第19-21页 |
| 2.2.1 量子比特 | 第19-20页 |
| 2.2.2 量子比特门 | 第20-21页 |
| 2.3 优化问题及相关研究 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 无等待流水车间调度的量子布谷鸟搜索算法 | 第24-36页 |
| 3.1 问题概述 | 第24-25页 |
| 3.2 量子布谷鸟搜索算法 | 第25-32页 |
| 3.2.1 双链量子编码与解码 | 第26-27页 |
| 3.2.2 QCS搜索策略 | 第27-28页 |
| 3.2.3 LNS算法 | 第28-29页 |
| 3.2.4 求解F_m|nwt|C_(max)算法描述 | 第29-30页 |
| 3.2.5 QCS算法收敛性分析 | 第30-32页 |
| 3.3 仿真实验与分析 | 第32-35页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第32页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 量子布谷鸟协同搜索算法及其应用 | 第36-54页 |
| 4.1 量子布谷鸟协同搜索算法 | 第36-38页 |
| 4.1.1 Bloch球面坐标量子编码 | 第36-37页 |
| 4.1.2 QCS-DE搜索策略 | 第37页 |
| 4.1.3 QCCS算法 | 第37-38页 |
| 4.2 QCCS求解F_m|nwt|C_(max) | 第38-46页 |
| 4.2.1 算法实现 | 第38-39页 |
| 4.2.2 实验仿真与分析 | 第39-46页 |
| 4.3 QCCS求解城市垃圾回收路径规划问题 | 第46-53页 |
| 4.3.1 问题概述及模型 | 第46-48页 |
| 4.3.2 数据采集及处理 | 第48页 |
| 4.3.3 QCCS算法规划路径 | 第48-49页 |
| 4.3.4 实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 附录 ：攻读学位期间参与的科研情况与公开发表的论文 | 第64-65页 |
