改进的多项目交互组合选择优化模型
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 本文的研究背景和问题的提出 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第9-10页 |
| 1.1.3 本文研究的目的与意义 | 第10页 |
| 1.2 项目组合选择优化问题的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容、研究方法和技术路线 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第14-15页 |
| 第二章 项目组合管理 | 第15-20页 |
| 2.1 项目组合管理的产生 | 第15-16页 |
| 2.2 项目组合管理的概念 | 第16页 |
| 2.3 项目组合管理的内涵和特点 | 第16-18页 |
| 2.3.1 项目组合管理的内涵 | 第16-17页 |
| 2.3.2 项目组合管理的特点 | 第17-18页 |
| 2.4 项目组合管理对于企业的作用 | 第18-20页 |
| 第三章 改进的多项目交互组合选择优化模型 | 第20-25页 |
| 3.1 包含关系的多项目交互组合选择优化模型 | 第20-22页 |
| 3.1.1 目标函数 | 第20-22页 |
| 3.1.2 约束条件 | 第22页 |
| 3.2 复杂关系的多项目交互组合选择优化模型 | 第22-25页 |
| 3.2.1 容斥原理 | 第23页 |
| 3.2.2 复杂关系转化为包含关系 | 第23-25页 |
| 第四章 群智能优化算法 | 第25-37页 |
| 4.1 群体智能算法概述 | 第25-26页 |
| 4.2 蚁群算法 | 第26-34页 |
| 4.2.1 蚁群算法原理 | 第26-29页 |
| 4.2.2 蚁群算法应用研究 | 第29-31页 |
| 4.2.3 基本蚁群算法流程 | 第31-33页 |
| 4.2.4 蚁群算法参数研究 | 第33-34页 |
| 4.2.5 基本蚁群算法存在的问题 | 第34页 |
| 4.3 P-ACO 算法 | 第34-37页 |
| 第五章 算例分析和结束语 | 第37-41页 |
| 5.1 算例分析 | 第37-40页 |
| 5.2 结束语 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-46页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
