| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| 1.1 进化计算简介 | 第6-7页 |
| 1.1.1 计算的本质 | 第6页 |
| 1.1.2 进化计算 | 第6页 |
| 1.1.3 进化计算在计算体系中的地位 | 第6-7页 |
| 1.2 遗传算法简介 | 第7-8页 |
| 1.2.1 遗传算法的基本思想 | 第7页 |
| 1.2.2 遗传算法的基本步骤 | 第7页 |
| 1.2.3 遗传算法的应用情况 | 第7-8页 |
| 1.3 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization) | 第8-10页 |
| 1.3.1 PSO的前期研究 | 第8页 |
| 1.3.2 标准PSO | 第8-9页 |
| 1.3.3 PSO的应用范围 | 第9-10页 |
| 第二章 旅行商问题和车辆路由问题 | 第10-14页 |
| 2.1 旅行商问题 | 第10-11页 |
| 2.1.1 问题描述 | 第10页 |
| 2.1.2 TSP的历史 | 第10页 |
| 2.1.3 问题分析 | 第10-11页 |
| 2.1.4 关于TSP的研究 | 第11页 |
| 2.2 车辆路由问题(Vehicle Routing Problem) | 第11-12页 |
| 2.2.1 车辆路由问题 | 第11-12页 |
| 2.2.2 带时间窗约束的车辆路由问题 | 第12页 |
| 2.3 VRPTW问题模型 | 第12-14页 |
| 第三章 基于遗传算法求解带时间窗的车辆路由问题 | 第14-21页 |
| 3.1 染色体编码 | 第14页 |
| 3.2 三复本锦标赛的选择算子 | 第14-15页 |
| 3.3 交叉算子的改进 | 第15-16页 |
| 3.4 算法过程描述 | 第16页 |
| 3.5 实验与分析 | 第16-18页 |
| 3.6 结论 | 第18-19页 |
| 附: PFIH方法求VRPTW的初始解 | 第19-21页 |
| 第四章 模糊离散粒子群优化算法求解旅行商问题 | 第21-29页 |
| 4.1 离散粒子群优化算法研究进展 | 第21-22页 |
| 4.2 模糊矩阵表示TSP解 | 第22页 |
| 4.3 模糊离散PSO | 第22-26页 |
| 4.3.1 符号的重新定义 | 第22-23页 |
| 4.3.2 操作符的重新定义 | 第23-24页 |
| 4.3.3 初始化 | 第24-25页 |
| 4.3.4 归一化 | 第25页 |
| 4.3.5 解模糊(非模糊化) | 第25页 |
| 4.3.6 算法描述 | 第25-26页 |
| 4.4 实验结果 | 第26-28页 |
| 4.5 结论 | 第28-29页 |
| 第五章 基于空间转换的粒子群优化算法求解TSP问题 | 第29-38页 |
| 5.1 内容提要 | 第29页 |
| 5.2 空间转换 | 第29-31页 |
| 5.2.1 TSP搜索空间描述 | 第29页 |
| 5.2.2 TSP问题空间描述 | 第29-30页 |
| 5.2.3 搜索空间到问题空间的映射 | 第30-31页 |
| 5.3 局部搜索技术的引入 | 第31-32页 |
| 5.3.1 引入局部搜索技术的原因 | 第31页 |
| 5.3.2 2-opt 局部搜索技术 | 第31-32页 |
| 5.4 问题空间到解空间的还原 | 第32-33页 |
| 5.4.1 无损交换还原 | 第32-33页 |
| 5.4.2 均值还原方式(Average Value Restore,简称AVR): | 第33页 |
| 5.5 混乱算子的引入 | 第33-34页 |
| 5.5.1 耗散PSO(Dissipative PSO)简介 | 第33-34页 |
| 5.5.2 耗散PSO在本算法中的应用 | 第34页 |
| 5.6 算法描述 | 第34-35页 |
| 5.7 实验结果 | 第35-37页 |
| 5.8 结论 | 第37页 |
| 5.9 对于空间转换PSO的展望和几点设想 | 第37-38页 |
| 硕士期间发表和投稿的论文 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 致 谢 | 第41-42页 |
| 摘 要 | 第42-44页 |
| Abstract | 第44页 |
