| Abstract | 第7页 |
| 摘要 | 第8-11页 |
| Chapter 1 Global optimization | 第11-15页 |
| 1.1 General Model | 第11-12页 |
| 1.2 Deterministic methods | 第12页 |
| 1.2.1 Inner and outer approximation | 第12页 |
| 1.2.2 The reduction methods of the plane | 第12页 |
| 1.2.3 Methods of branches and borders | 第12页 |
| 1.2.4 Methods of interval | 第12页 |
| 1.3 Methods based on real algebraic geometry | 第12-13页 |
| 1.4 Stochastic methods | 第13-14页 |
| 1.4.1 Simulated annealing | 第13页 |
| 1.4.2 Direct sampling Monte Carlo | 第13页 |
| 1.4.3 Stochastic tunneling | 第13页 |
| 1.4.4 Parallel tempering | 第13-14页 |
| 1.5 Heuristics and a metaheuristic | 第14-15页 |
| Chapter 2 Overview of used software platforms | 第15-18页 |
| 2.1 Mathworks Matlab | 第15-16页 |
| 2.2 Python | 第16-17页 |
| 2.3 The module Numpy | 第17-18页 |
| Chapter 3 Evolutionary algorithms and Tabu Search | 第18-28页 |
| 3.1 Differential Evolution | 第18-22页 |
| 3.1.1 Differential evolution performance improvement | 第18-20页 |
| 3.1.2 Theoretical analysis of Differential evolution | 第20-21页 |
| 3.1.3 Application field of Differential Evolution algorithm | 第21-22页 |
| 3.2 Tabu search | 第22-28页 |
| 3.2.1 Tabu search historical background | 第22-23页 |
| 3.2.2 Search space and neighborhood structure | 第23-25页 |
| 3.2.3 Tabus | 第25-26页 |
| 3.2.4 Aspiration criteria | 第26页 |
| 3.2.5 Termination criteria | 第26页 |
| 3.2.6 Advanced topics and recent trends in tabu search | 第26-28页 |
| Chapter 4 Hybrid Differential Evolution Tabu Search method | 第28-36页 |
| 4.1 Hybrid Differential Evolution Tabu Search method | 第28-30页 |
| 4.2 DE step parameter selection | 第30-32页 |
| 4.3 Comparison with parent methods | 第32-36页 |
| Chapter 5 Conclusion | 第36-37页 |
| References | 第37-41页 |
| Acknowledgements | 第41页 |
