| 第1章 引言 | 第1-14页 |
| ·组合优化问题与NP问题 | 第10-12页 |
| ·组合优化问题的复杂性 | 第10-11页 |
| ·NP问题 | 第11-12页 |
| ·优化算法及其分类 | 第12-14页 |
| 第2章 遗传算法的原理和实现 | 第14-31页 |
| ·标准遗传算法流程(基本遗传算法) | 第14-16页 |
| ·遗传算法的具体实现 | 第16-26页 |
| ·编码 | 第16-17页 |
| ·计算适应度 | 第17-19页 |
| ·遗传操作 | 第19-24页 |
| ·终止条件 | 第24页 |
| ·遗传算法中的约束问题 | 第24-26页 |
| ·遗传算法的数学理论 | 第26-28页 |
| ·模式和模式定理 | 第26-27页 |
| ·积木块假设 | 第27页 |
| ·遗传算法的收敛性分析 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的特点和应用 | 第28-31页 |
| ·遗传算法的特点 | 第28页 |
| ·遗传算法的应用 | 第28-31页 |
| 第3章 一维装箱问题 | 第31-44页 |
| ·一维装箱问题的提出和研究意义 | 第31页 |
| ·一维装箱问题的研究意义 | 第31页 |
| ·一维装箱问题的描述 | 第31-32页 |
| ·一维装箱问题的常见启发式算法及其性能 | 第32-36页 |
| ·最坏情况性能比和平均性能比 | 第32-33页 |
| ·在线特性 | 第33页 |
| ·常见的启发式算法和性能分析 | 第33-36页 |
| ·基于罚函数的遗传算法问题求解 | 第36-38页 |
| ·基于混合遗传算法的问题求解 | 第38-44页 |
| ·计算举例和结果分析 | 第41-44页 |
| 第4章 二维装箱问题 | 第44-63页 |
| ·二维装箱问题的描述和研究意义 | 第44-45页 |
| ·二维装箱问题的研究意义 | 第44页 |
| ·二维装箱问题的描述 | 第44-45页 |
| ·二维装箱问题的研究现状 | 第45-52页 |
| ·二维装箱问题的近似算法 | 第45-48页 |
| ·二维装箱问题的遗传算法 | 第48-52页 |
| ·基于Imroved Fall Free Algorithm的混合遗传算法 | 第52-63页 |
| ·Improved Fall Free Algorithm的提出 | 第52-53页 |
| ·Improved Fall Free Algorithm的数据结构 | 第53-54页 |
| ·基于Improved Fall Free Algorithm的混合遗传算法 | 第54-55页 |
| ·计算举例和结果分析 | 第55-62页 |
| ·补充说明 | 第62-63页 |
| 第5章 结论 | 第63-64页 |
| 本文的难点和创新点 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 研究生履历 | 第71页 |
