粒子群算法及其在备件管理中的应用研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
1 绪论	第8-14页
·选题背景与研究意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-12页
·论文研究内容及方法	第12-14页
2 粒子群优化算法	第14-23页
·粒子群优化算法基本思想	第14页
·基本PSO 算法的步骤	第14-17页
·PSO 算法的改进	第17-21页
·本文PSO 算法的应用和改进思路	第21-23页
3 基于PSO 和BP 神经网络的备件分类模型	第23-35页
·人工神经网络及其应用概述	第23-25页
·基于PSO 和BP 神经网络的备件分类	第25-27页
·备件分类指标选取与数据处理	第27-28页
·备件分类实例分析	第28-35页
4 基于改进PSO 算法的备件供应商优选模型	第35-46页
·多目标优化问题概述	第35-36页
·备件供应商优选模型构建——多目标随机约束模型	第36-40页
·面向多目标随机约束模型求解的PSO 算法	第40页
·供应商选优实例分析	第40-46页
5 总结与展望	第46-48页
·全文总结	第46-47页
·研究展望	第47-48页
致谢	第48-49页
参考文献	第49-53页
附录1 攻读学位期间的发表论文目录	第53-54页
附录2 攻读学位期间参加及完成的科研课题	第54页