回溯搜索优化算法的改进及应用研究

摘要	第3-5页
Abstract	第5-6页
第一章 绪论	第8-14页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 研究现状	第9-12页
1.3 本文研究内容与创新点	第12页
1.4 本文组织结构	第12-14页
第二章 基于引导与小生境的回溯搜索算法	第14-25页
2.1 基本回溯搜索算法（BSA）	第14-16页
2.2 改进的BSA算法(GNBSA)	第16-20页
2.3 仿真实验	第20-24页
2.4 小结	第24-25页
第三章 学习型回溯搜索算法	第25-39页
3.1 教与学优化算法(TLBO)	第25-26页
3.2 学习型回溯搜索算法(LBSA)	第26-30页
3.3 仿真实验	第30-39页
第四章 改进回溯搜索算法的应用	第39-59页
4.1 GNBSA算法应用于时间序列预测	第39-45页
4.2 LBSA算法应用于非线性系统辨识	第45-48页
4.3 一种混合BSA算法应用于销量预测	第48-59页
第五章 总结与展望	第59-61页
5.1 全文总结	第59-60页
5.2 研究展望	第60-61页
参考文献	第61-66页
攻读硕士学位期间的科研情况	第66-67页
致谢	第67页