| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 多维背包问题的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的组织安排 | 第14-17页 |
| 第二章 背包问题及相关算法理论基础 | 第17-31页 |
| 2.1 背包问题概述及分类 | 第17-20页 |
| 2.1.1 多重背包问题 | 第18页 |
| 2.1.2 多选择背包问题 | 第18页 |
| 2.1.3 多目标背包问题 | 第18-19页 |
| 2.1.4 多维背包问题 | 第19页 |
| 2.1.5 多重二次背包问题 | 第19-20页 |
| 2.2 求解多维背包问题的精确方法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 图论法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 回溯法 | 第21页 |
| 2.2.3 分支定界法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 动态规划法 | 第22-23页 |
| 2.3 求解多维背包问题的现代启发式算法 | 第23-29页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 蚁群算法 | 第25-27页 |
| 2.3.3 模拟退火算法 | 第27-28页 |
| 2.3.4 禁忌搜索算法 | 第28-29页 |
| 2.4 Memetic算法简介 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 G-Memetic算法求解多维背包问题 | 第31-47页 |
| 3.1 Memetic算法的基本理论 | 第31-35页 |
| 3.1.1 Memetic算法术语介绍 | 第31-33页 |
| 3.1.2 Memetic算法的主框架 | 第33-35页 |
| 3.1.3 Memetic算法流程 | 第35页 |
| 3.2 Memetic算法的关键问题及特点分析 | 第35-37页 |
| 3.2.1 Memetic算法的关键问题 | 第35-36页 |
| 3.2.2 Memetic算法的特点 | 第36-37页 |
| 3.3 G-Memetic算法设计 | 第37-43页 |
| 3.3.1 G-Memetic算法求解多维背包问题的主框架 | 第37-39页 |
| 3.3.2 G-Memetic算法进化模块的设计 | 第39-42页 |
| 3.3.3 G-Memetic算法局部优化模块的设计 | 第42-43页 |
| 3.4 G-Memetic算法求解MKP的仿真 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 GAC-Memetic算法求解多维背包问题 | 第47-57页 |
| 4.1 遗传蚁群算法融合 | 第47-49页 |
| 4.1.1 遗传算法和蚁群算法相融合的可行性分析 | 第47-48页 |
| 4.1.2 遗传算法和蚁群算法的融合方式 | 第48-49页 |
| 4.2 GAC-Memetic算法求解MKP问题的主要思想 | 第49-51页 |
| 4.2.1 GAC-Memetic算法求解MKP的具体实现 | 第49-50页 |
| 4.2.2 GAC-Memetic算法求解MKP的流程图 | 第50-51页 |
| 4.3 GAC-Memetic算法全局搜索策略的设计 | 第51-53页 |
| 4.3.1 轮盘赌选择概率准则 | 第51-52页 |
| 4.3.2 改进的信息素更新规则 | 第52-53页 |
| 4.4 GAC-Memetic算法局部优化模块的设计 | 第53-54页 |
| 4.4.1 混沌优化策略 | 第53-54页 |
| 4.4.2 禁忌突变 | 第54页 |
| 4.5 GAC-Memetic算法求解MKP的仿真 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 G-Memetic与GAC-Memetic算法实例测试与分析 | 第57-65页 |
| 5.1 G-Memetic与GAC-Memetic算法寻优性能分析 | 第57-60页 |
| 5.2 G-Memetic与GAC-Memetic算法收敛性能分析 | 第60-62页 |
| 5.3 G-Memetic与GAC-Memetic算法求解效率分析 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录A(攻读学位期间的学术成果) | 第75页 |
