背包问题的研究与算法设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| ·本文研究的背景、目的和意义 | 第9-10页 |
| ·本文研究问题的现状 | 第10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10-11页 |
| ·本文的组织安排 | 第11-13页 |
| 第2章 背包问题概述 | 第13-26页 |
| ·背包问题的类型与描述 | 第13-15页 |
| ·0/1背包问题 | 第13页 |
| ·有界/无界背包问题 | 第13-14页 |
| ·有依赖的背包问题 | 第14页 |
| ·多选择背包问题 | 第14页 |
| ·多约束背包问题 | 第14-15页 |
| ·多维多约束背包问题 | 第15页 |
| ·解决背包问题的主要算法 | 第15-22页 |
| ·求解背包问题的精确算法 | 第16-17页 |
| ·求解背包问题的近似算法 | 第17-22页 |
| ·背包问题中的约束处理 | 第22-24页 |
| ·约束问题描述 | 第22页 |
| ·可行解与不可行解 | 第22页 |
| ·主要的约束处理方法 | 第22-24页 |
| ·背包问题在实际生活中的应用 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 改进型自适应遗传算法 | 第26-38页 |
| ·基本遗传算法 | 第26页 |
| ·自适应遗传算法 | 第26-29页 |
| ·Srinvivas等人提出的自适应遗传算法 | 第27-28页 |
| ·任子武等人改进的自适应遗传算法 | 第28-29页 |
| ·改进型自适应遗传算法 | 第29-34页 |
| ·引入迭代次数因子的交叉概率和变异概率 | 第29-30页 |
| ·交叉操作和变异操作 | 第30页 |
| ·模式替代操作 | 第30-31页 |
| ·修复操作 | 第31页 |
| ·改进型自适应遗传算法的流程图 | 第31-32页 |
| ·改进型自适应遗传算法的具体实现 | 第32-34页 |
| ·改进型自适应遗传算法对0/1背包问题的仿真 | 第34-37页 |
| ·仿真实验1 | 第34-36页 |
| ·仿真实验2 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 并行遗传蚁群混合算法 | 第38-50页 |
| ·背包问题与遗传算法和蚁群算法 | 第38页 |
| ·遗传算法与蚁群算法融合的基本思想 | 第38-41页 |
| ·遗传算法与蚁群算法融合的可行性分析 | 第38-39页 |
| ·遗传蚁群融合方式 | 第39-41页 |
| ·并行遗传蚁群混合算法 | 第41-46页 |
| ·并行遗传蚁群混合算法的融合方式 | 第41-42页 |
| ·并行遗传蚁群混合算法的流程图 | 第42页 |
| ·并行遗传蚁群混合算法中的主要策略 | 第42-44页 |
| ·并行遗传蚁群混合算法的具体实现 | 第44-46页 |
| ·并行遗传蚁群混合算法对0/1背包问题中的仿真 | 第46-49页 |
| ·实验数据 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 IAGA和PGACA在货物装载中的应用 | 第50-63页 |
| ·物流配送系统简介 | 第50-51页 |
| ·IAGA和算法PGACA在货物装载过程中的应用 | 第51-56页 |
| ·实验数据 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-56页 |
| ·修复策略的改进 | 第56-61页 |
| ·求解0/1背包问题时常用的修复策略 | 第56页 |
| ·修复策略改进的思想描述 | 第56-57页 |
| ·修复策略改进思想的具体实现 | 第57-58页 |
| ·仿真实验 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 附录A | 第71页 |
