| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第9-13页 |
| ·进化算法简介 | 第9-10页 |
| ·群智能简介 | 第10-11页 |
| ·粒子群优化算法 | 第11-12页 |
| ·旅行商问题 | 第12-13页 |
| ·粒子群算法的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·粒子群算法的研究意义 | 第14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 粒子群优化算法概述 | 第16-29页 |
| ·粒子群算法的原理 | 第16-18页 |
| ·粒子群优化算法的基本过程 | 第18页 |
| ·粒子群优化算法与遗传算法(GA)的比较 | 第18-19页 |
| ·粒子群优化算法的特点 | 第19-22页 |
| ·PSO 的关键术语 | 第20页 |
| ·算法的基本步骤和流程 | 第20-21页 |
| ·应用PSO 算法步骤 | 第21页 |
| ·PSO 参数设置 | 第21-22页 |
| ·粒子群优化算法的收敛性分析 | 第22-28页 |
| ·粒子群优化算法的收敛性 | 第22页 |
| ·原始PSO 粒子轨迹 | 第22-23页 |
| ·压缩PSO 的粒子轨迹 | 第23-25页 |
| ·粒子轨迹与收敛行为分析 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 PSO 的常见改进算法 | 第29-35页 |
| ·基于惯性权值的改进 | 第29-31页 |
| ·惯性权值线性递减PSO | 第29-30页 |
| ·模糊惯性权值PSO | 第30-31页 |
| ·随机惯性权值PSO | 第31页 |
| ·基于加速因子的PSO 改进 | 第31-32页 |
| ·基于种群规模的改进 | 第32页 |
| ·使用遗传算法思想改进PSO | 第32-33页 |
| ·量子粒子群优化算法(QPSO) | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 改进粒子群优化算法在TSP 中的应用 | 第35-48页 |
| ·旅行商问题（TSP） | 第35-36页 |
| ·PSO 在TSP 中的应用研究 | 第36-37页 |
| ·求解TSP 的改进QPSO 算法(TSP-QPSO) | 第37-42页 |
| ·定义概念交换子和交换序[38] | 第37-38页 |
| ·求解TSP 的PSO 的基本操作 | 第38-39页 |
| ·求解TSP 的改进QPSO 算法 | 第39-41页 |
| ·实验与总结 | 第41-42页 |
| ·基于局部优化搜索的求解TSP 的粒子群算法(LSPSO) | 第42-46页 |
| ·局部优化搜索算法的选择与优化 | 第42-43页 |
| ·路径交叉交换策略 | 第43页 |
| ·基于局部优化搜索的求解TSP 的粒子群算法 | 第43-46页 |
| ·实验与总结 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 粒子群优化算法在玻璃切割中的应用 | 第48-55页 |
| ·玻璃排版问题的背景 | 第48页 |
| ·玻璃排版中的玻璃切割问题 | 第48-49页 |
| ·玻璃排版中布局问题向旅行商问题的转换 | 第49-50页 |
| ·利用改进的粒子群算法解决玻璃切割中的旅行商问题 | 第50-51页 |
| ·实验与结论 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·对未来工作的展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |