| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·最优化问题 | 第10-12页 |
| ·最优化问题分类 | 第10-11页 |
| ·局部极小和全局最小 | 第11-12页 |
| ·计算复杂性与 NP完全问题 | 第12页 |
| ·最优化方法 | 第12-18页 |
| ·经典精确算法 | 第13-15页 |
| ·智能优化算法(Intelligent Optimization Algorithms) | 第15-18页 |
| ·微粒群优化算法 | 第18-19页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 微粒群优化算法 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·PSO的算法原理 | 第20-24页 |
| ·基本原理 | 第21-23页 |
| ·参数分析 | 第23-24页 |
| ·基本PSO算法的流程 | 第24页 |
| ·算法的发展 | 第24-28页 |
| ·离散二进制 PSO算法 | 第24-25页 |
| ·混合 PSO算法 | 第25-26页 |
| ·Lbest模型 | 第26-28页 |
| ·PSO算法的应用 | 第28-30页 |
| 第三章 函数优化问题 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·函数优化问题 | 第30-32页 |
| ·自适应 PSO算法 | 第32页 |
| ·基于模拟退火的微粒群优化算法 | 第32-34页 |
| ·优化实例 | 第34-37页 |
| ·本文SAPSO和 APSO算法比较 | 第34-36页 |
| ·本文SAPSO和文献[46]遗传混沌优化组合方法比较 | 第36-37页 |
| ·结论 | 第37-38页 |
| 第四章 改进的微粒群优化算法求解旅行商问题 | 第38-47页 |
| ·受约束问题 | 第38-39页 |
| ·组合优化问题 | 第39页 |
| ·旅行商问题 | 第39-40页 |
| ·交换子和交换序 | 第40-42页 |
| ·交换子和交换序 | 第40-41页 |
| ·文献[52]的速度位置算式 | 第41-42页 |
| ·改进的微粒群优化算法 | 第42-46页 |
| ·改进 PSO的速度位置算式 | 第42-43页 |
| ·改进 PSO的步骤 | 第43页 |
| ·优化实例 | 第43-46页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| 第五章 PSO算法在 VRP问题上的应用 | 第47-58页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·物流车辆路径问题概述 | 第47-49页 |
| ·车辆路径问题概况 | 第47-48页 |
| ·车辆路径问题的数学模型 | 第48-49页 |
| ·物流车辆路径问题研究现状 | 第49-52页 |
| ·车辆路径问题型态 | 第49-50页 |
| ·VRP策略与方法解决 | 第50-52页 |
| ·VRP问题研究现状的总结 | 第52页 |
| ·现有算法存在的问题 | 第52-53页 |
| ·求解 VRP问题的改进 PSO算法 | 第53-57页 |
| ·车辆路径问题的微粒群优化算法 | 第53-55页 |
| ·算例分析 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| 第六章 基于混合 PSO算法的配送中心选址问题求解 | 第58-67页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·配送中心选址问题 | 第58-61页 |
| ·配送中心在物流系统中的主要职能 | 第58-60页 |
| ·配送中心选址问题的描述 | 第60-61页 |
| ·混合微粒群优化算法 | 第61-62页 |
| ·配送中心选址的混合 PSO算法 | 第62-63页 |
| ·构造微粒表达方式 | 第62页 |
| ·混合 PSO算法的步骤 | 第62-63页 |
| ·算例分析 | 第63-66页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| 第七章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-77页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77页 |
