| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·Tabu Search的研究现状 | 第9-11页 |
| ·理论与算法研究 | 第9-10页 |
| ·应用研究 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·本文的具体工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 Tabu Search的算法基础 | 第14-18页 |
| ·TS的基本思想 | 第14-15页 |
| ·TS的收敛性 | 第15-16页 |
| ·TS的关键参数和操作 | 第16-18页 |
| 第三章 Tabu Search中各参数的选择对算法性能的影响 | 第18-32页 |
| ·概述 | 第18页 |
| ·初始解对TS性能的影响研究 | 第18-23页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·三种初始解生成方法描述 | 第19页 |
| ·TS算法设计 | 第19-20页 |
| ·计算机仿真实验 | 第20-22页 |
| ·讨论 | 第22-23页 |
| ·集中性与多样性策略对TS性能的影响研究 | 第23-32页 |
| ·TS中的集中性(Intensification)搜索与多样性(Diversification)搜索 | 第23-24页 |
| ·一种新颖的集中性与多样性的自适应搜索策略 | 第24-25页 |
| ·计算机仿真实验 | 第25-31页 |
| ·讨论 | 第31-32页 |
| 第四章 TS与遗传算法的结合 | 第32-40页 |
| ·遗传算法概述 | 第32页 |
| ·GA中的变异思想 | 第32-33页 |
| ·概率性变异操作对TS性能的影响 | 第33-35页 |
| ·基本思想 | 第33页 |
| ·仿真实验 | 第33-35页 |
| ·讨论 | 第35页 |
| ·自适应变异操作对TS性能的影响 | 第35-40页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·基本思想 | 第36页 |
| ·计算机仿真实验 | 第36-38页 |
| ·讨论 | 第38-40页 |
| 第五章 Tabu Search在前馈神经网络中的应用 | 第40-51页 |
| ·前馈神经网络概述 | 第40-41页 |
| ·TS用于训练前馈神经网络 | 第41-47页 |
| ·关键技术 | 第41-43页 |
| ·计算机仿真实验 | 第43-47页 |
| ·讨论 | 第47-51页 |
| ·收敛过程分析 | 第48页 |
| ·与其它算法的比较 | 第48-49页 |
| ·收敛概率能达到100％吗 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 第六章 结论及展望 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·可以进一步开展的工作 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
