| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 研究思路和研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 SAT问题及随机局部搜索技术分析 | 第17-24页 |
| 2.1 SAT问题的定义与类型 | 第17-18页 |
| 2.2 随机局部搜索典型框架 | 第18-19页 |
| 2.3 相变现象和问题难度 | 第19-20页 |
| 2.4 局部极小点问题及解决策略 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 局部搜索行为的统计学习与概率推理模型 | 第24-32页 |
| 3.1 局部搜索行为统计学习与概率推理 | 第24-26页 |
| 3.2 局部搜索行为统计学习过程 | 第26-28页 |
| 3.3 局部搜索行为概率推理模型 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 4 基于概率推理的局部搜索算法 | 第32-37页 |
| 4.1 基于概率推理的变元禁忌策略 | 第32-34页 |
| 4.2 基于概率推理的局部搜索算法gNovelty+SLPR | 第34-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 5 实验对比与分析 | 第37-45页 |
| 5.1 测试方法与测试指标 | 第37-38页 |
| 5.2 测试环境与配置 | 第38页 |
| 5.3 测试用例 | 第38-40页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 5.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 全文总结 | 第45-46页 |
| 6.2 课题展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |