| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·约束优化问题求解方法的发展及研究现状 | 第10-17页 |
| ·约束优化问题模型 | 第11页 |
| ·求解约束优化问题的传统方法 | 第11-12页 |
| ·处理约束优化问题的智能算法 | 第12-17页 |
| ·本文的研究内容与结构 | 第17-19页 |
| 第二章 预备知识介绍 | 第19-27页 |
| ·蝙蝠算法简介 | 第19-21页 |
| ·遗传算法简介 | 第21-27页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第21页 |
| ·遗传算法的马氏链描述及其收敛性 | 第21-27页 |
| 第三章 惩罚函数法与改进蝙蝠算法在约束优化中的应用 | 第27-40页 |
| ·基于自适应惩罚函数法与改进蝙蝠算法的约束优化问题求解 | 第27-30页 |
| ·一种新的自适应罚函数法 | 第27-28页 |
| ·改进的蝙蝠算法 | 第28-29页 |
| ·自适应惩罚函数法与改进蝙蝠算法求解约束优化问题 | 第29-30页 |
| ·数值实验及比较 | 第30-36页 |
| ·工程约束优化应用 | 第36-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 多目标方法与遗传算法在约束优化中的应用 | 第40-60页 |
| ·多目标优化的概念 | 第40-42页 |
| ·改进的约束优化多目标遗传算法 | 第42-44页 |
| ·数值实验及比较 | 第44-54页 |
| ·工程约束优化应用 | 第54-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-61页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录 A ：攻读硕士期间发表的论文 | 第66页 |