| 前言第1章 概述1.1 最优化问题及其分类1.1.1 函数优化问题1.1.2 组合优化问题1.2 优化方法1.3 邻域、计算复杂性与NP1.3.1 邻域1.3.2 计算复杂性1.3.3 P、NP、NP-hard与NPC1.4 近似求解方法及其评价1.4.1 近似求解方法1.4.2 基于目标函数值的评价方法1.4.3 基于计算时间的评价方法1.4.4 近似方法的综合评价第2章 函数优化方法2.1 凸集与凸函数2.1.1 凸集2.1.2 凸函数2.2 线性规划2.2.1 线性规划问题及其数学模型2.2.2 基本概念2.2.3 线性规划问题的解的特点2.2.4 单纯形法2.3 一维搜索方法2.3.1 0.618法2.3.2 二分法2.3.3 插值法2.3.4 五点法2.4 无约束函数优化方法2.4.1 梯度法2.4.2 共轭梯度法2.4.3 变尺度法2.4.4 步长加速法2.5 有约束函数优化方法2.5.1 最优性条件2.5.2 二次规划2.5.3 可行方向法2.6 动态规划方法2.6.1 基本概念2.6.2 最优性原理与动态规划的基本方程第3章 组合优化方法3.1 启发式方法3.1.1 一步启发式方法3.1.2 重复迭代搜索方法3.1.3 常用的启发式策略3.2 模拟退火3.2.1 模拟退火的起源3.2.2 模拟退火算法3.2.3 模拟退火算法的关键问题3.3 禁忌搜索3.3.1 禁忌搜索的思想起源3.3.2 禁忌搜索算法3.3.3 禁忌搜索算法的关键问题3.4 遗传算法3.4.1 遗传算法的起源3.4.2 遗传算法及其基本原理3.4.3 遗传算法的关键问题3.5 粒子群算法3.5.1 粒子群算法的起源3.5.2 原始粒子群算法3.5.3 标准粒子群算法3.5.4 粒子群算法的关键问题3.6 神经网络方法3.6.1 绪言3.6.2 Hopfield神经网络3.6.3 弹性网络3.7 混合优化算法第4章 基于状态转移的组合优化方法4.1 基于状态转移的组合优化方法的起源与发展4.1.1 基于状态转移的组合优化方法的起源4.1.2 基于状态转移的组合优化方法研究与发展4.2 基于状态转移的组合优化方法的概念与思想4.2.1 基于状态转移的组合优化方法的基本概念4.2.2 基于状态转移的组合优化方法的基本思想4.2.3 基于状态转移的组合优化方法的主要内容4.3 问题分类方法4.4 定界算法4.4.1 线性规划松弛方法4.4.2 代理松弛方法4.4.3 拉格朗日松弛算法4.4.4 删除约束方法4.4.5 小结4.5 降维方法4.5.1 利用当前最优解与上界（下界）相比较的降维方法4.5.2 利用元素间的关系进行降维4.5.3 基于特征值的降维方法4.5.4 把问题分解成多个子问题的降维方法4.5.5 基于推理的降维方法4.5.6 基于评价函数的降维方法4.5.7 小结4.6 改进近似解的方法4.6.1 改进近似解的方法4.6.2 获取较好的近似求解方法、定界算法的一般思路4.7 精确求解方法4.7.1 网络方法4.7.2 深度优先搜索方法4.7.3 广度优先搜索方法4.7.4 启发式规则与深度优先搜索方法、广度优先搜索方法结合的方法4.7.5 启发式深度－广度优先搜索方法4.7.6 小结第5章 同顺序加工调度问题的求解方法5.1 引言5.2 三机床同顺序加工调度问题的下界5.3 三机床同顺序加工调度问题的近似求解方法5.3.1 选择后续工件应考虑的因素5.3.2 选择后续工件的评价函数5.3.3 参数调整5.3.4 解的评价5.3.5 三机床同顺序加工调度问题的求解步骤与计算量5.3.6 实验结果5.4 一般同顺序加工调度问题的近似求解方法5.4.1 三机床同顺序加工调度问题的求解方法的推广5.4.2 NEH方法……第6章 0／1背包问题的精确求解方法第7章 旅行推销员问题求解方法第8章 武器－目标分配问题求解方法 |
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