约束满足问题的一类权值学习算法
| 第1章 前言 | 第1-16页 |
| 1．1． 约束满足问题概述 | 第7页 |
| 1．2． 形式化定义 | 第7-10页 |
| 1．3． 约束表示、约束求解的优点、意义 | 第10页 |
| 1．4． 应用 | 第10-11页 |
| 1．5． 计算复杂性、计算难度分布 | 第11页 |
| 1．6． CSP的搜索技术 | 第11-13页 |
| 1．7． 非系统搜索算法概述 | 第13-14页 |
| 1．8． 论文主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 CSP的基于还原和替换的隧道算法 | 第16-29页 |
| 2．1． 引言 | 第16页 |
| 2．2． 隧道算法简介 | 第16-18页 |
| 2．3． CSP的局部搜索过程 | 第18-19页 |
| 2．4． 基于还原和替换的隧道算法 | 第19-25页 |
| 2．5． 实验和结果 | 第25-28页 |
| 2．6． 结论 | 第28-29页 |
| 第3章 图着色问题的一个最小冲突权值学习算法 | 第29-39页 |
| 3．1． 图着色问题背景 | 第29-30页 |
| 3．2． 定义与记号 | 第30-31页 |
| 3．3． 采用MCHR策略的局部搜索过程 | 第31-33页 |
| 3．4． 简单权值学习算法 | 第33-35页 |
| 3．5． 最小冲突权值学习算法——MCWLA | 第35-37页 |
| 3．6． 实验和结果 | 第37-38页 |
| 3．7． 结论 | 第38-39页 |
| 第4章 基于GENET的时间表问题自动求解算法 | 第39-50页 |
| 4．1． 引言 | 第39页 |
| 4．2． 时间表的描述 | 第39-43页 |
| 4．3． 求解时间表问题的算法回顾 | 第43-45页 |
| 4．4． GENET算法 | 第45-46页 |
| 4．5． 时间表问题中的“强约束”与“弱约束” | 第46-47页 |
| 4．6． GENET-TP算法 | 第47-48页 |
| 4．7． 实验和结果 | 第48-49页 |
| 4．8． 结论 | 第49-50页 |
| 第5章 结论 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
