| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| Contents | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第14-15页 |
| ·多目标优化研究现状 | 第15-19页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第19页 |
| ·研究现状综述 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容、技术路线图及创新点 | 第20-23页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文的技术路线图 | 第21-23页 |
| ·本文的创新点 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第2章 相关基础理论 | 第24-35页 |
| ·多目标优化理论 | 第24-30页 |
| ·多目标优化问题的特点 | 第24-25页 |
| ·多目标优化的基本模型 | 第25-26页 |
| ·基于 Pareto 理论的多目标最优解集 | 第26页 |
| ·多目标优化的方法及分类 | 第26-30页 |
| ·多目标优化模型的约束处理方法 | 第30页 |
| ·基本蚁群算法 | 第30-34页 |
| ·基本蚁群算法原理 | 第30页 |
| ·基本蚁群算法流程图 | 第30-31页 |
| ·基本蚁群算法的伪代码 | 第31-32页 |
| ·基本蚁群算法的经典应用 | 第32-34页 |
| ·蚁群算法的优化策略 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 工程项目多目标优化模型的构建 | 第35-47页 |
| ·多目标优化问题描述 | 第35-36页 |
| ·各目标的管理方法 | 第36-39页 |
| ·工期的管理方法 | 第36-37页 |
| ·成本的管理方法 | 第37-38页 |
| ·质量的管理方法 | 第38-39页 |
| ·本文的多目标优化模型描述 | 第39-46页 |
| ·多目标优化问题假设 | 第39-40页 |
| ·工期目标模型原理及构建 | 第40-41页 |
| ·成本目标模型原理及构建 | 第41-42页 |
| ·质量目标模型原理及构建 | 第42-45页 |
| ·综合模型 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 改进的多种群蚁群协同算法研究 | 第47-59页 |
| ·协同思想的引进 | 第47-48页 |
| ·禁忌搜索算法的引进 | 第48页 |
| ·改进的多种群蚁群算法的作用机理 | 第48-52页 |
| ·改进的多种群蚁群算法实现方式 | 第52-54页 |
| ·改进的多种群蚁群算法的流程图 | 第54-57页 |
| ·算法伪代码 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于改进的多种群蚁群算法的多目标优化应用研究 | 第59-70页 |
| ·实证背景 | 第59-60页 |
| ·问题描述 | 第60-62页 |
| ·数据整理 | 第62-64页 |
| ·多种群蚁群算法实现过程 | 第64-66页 |
| ·优化结果及管理意义 | 第66-68页 |
| ·与基本蚁群算法对比 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 相关对策及建议 | 第70-72页 |
| ·模型应用与现实的差距 | 第70页 |
| ·对项目管理的建议 | 第70-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 1 论文结论 | 第72页 |
| 2 研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 详细摘要 | 第80-84页 |