| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·现代优化方法回顾 | 第9-10页 |
| ·量子进化算法及研究现状 | 第10-11页 |
| ·复杂背包问题研究现状 | 第11-12页 |
| ·多目标进化算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的研究目的内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 量子计算原理与量子进化算法简介 | 第15-25页 |
| ·量子计算原理 | 第16-18页 |
| ·状态的叠加 | 第16-17页 |
| ·状态的相干 | 第17-18页 |
| ·状态的纠缠 | 第18页 |
| ·量子进化算法 | 第18-24页 |
| ·染色体的表示 | 第18-19页 |
| ·更新算子 | 第19-21页 |
| ·算法流程 | 第21-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于分布估计的量子进化算法 | 第25-37页 |
| ·量子染色体的分布估计 | 第26-27页 |
| ·自适应旋转更新算子 | 第27-29页 |
| ·角度的方向的设定 | 第27-28页 |
| ·自适应调整旋转幅度 | 第28-29页 |
| ·算法具体实施 | 第29-31页 |
| ·对比试验分析 | 第31-35页 |
| ·函数优化 | 第31-33页 |
| ·0-1背包问题 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第四章 量子进化算法在复杂背包问题中的应用 | 第37-51页 |
| ·多选择背包问题 | 第37-38页 |
| ·多选择多维背包问题 | 第38-40页 |
| ·求解MMKP的量子进化算法 | 第40-46页 |
| ·MMKP解的表示 | 第40页 |
| ·量子种群的表示 | 第40-41页 |
| ·观测解的生成 | 第41-42页 |
| ·更新算子 | 第42页 |
| ·构造基础解 | 第42-44页 |
| ·修补算子 | 第44页 |
| ·局部搜索 | 第44-46页 |
| ·算法具体流程 | 第46页 |
| ·实验结果 | 第46-49页 |
| ·典型多选择背包问题 | 第47页 |
| ·多选择多维背包问题 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于分布估计的多目标量子进化算法 | 第51-61页 |
| ·多目标优化问题描述及相关概念 | 第51-54页 |
| ·目标向量比较 | 第52页 |
| ·PARETO优超(PARETO DOMINACE) | 第52页 |
| ·PARETO最优(PARETO OPTIMALITY） | 第52页 |
| ·PARETO最优集和PARETO最优前沿 | 第52页 |
| ·局部PARETO最优性和全局PARETO最优性 | 第52-54页 |
| ·基于分布估计的多目标量子进化算法 | 第54-59页 |
| ·快速非优超排序 | 第54-55页 |
| ·排挤排序 | 第55-57页 |
| ·排挤距离的计算 | 第56页 |
| ·排挤比较算子 | 第56-57页 |
| ·分布估计 | 第57页 |
| ·EQMEA算法流程 | 第57-59页 |
| ·实验结果比较 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结束语 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-69页 |
| 附录2 致谢 | 第69-71页 |