超啟發(fā)式算法

第一篇 超啟發(fā)式算法：基礎(chǔ)理論
第 1 章 超啟發(fā)式算法簡(jiǎn)介
1.1 引言
1.2 低層次的啟發(fā)式算法
1.3 超啟發(fā)式算法的分類
第 2 章 選擇構(gòu)造類超啟發(fā)式算法
2.1 引言
2.2 案例推理技術(shù)
2.3 局部搜索算法
2.4 基于群體的算法
2.5 混合與自適應(yīng)方法
2.6 小結(jié)
第 3 章 選擇攝動(dòng)類超啟發(fā)式算法
3.2.1 啟發(fā)式算法選擇方法
3.2.2 動(dòng)作接受判斷方法
3.1 引言
3.2 單點(diǎn)搜索選擇攝動(dòng)類超啟發(fā)式算法
3.3 多點(diǎn)搜索選擇攝動(dòng)類超啟發(fā)式算法
3.4 小結(jié)
第 4 章 生成構(gòu)造類超啟發(fā)式算法
4.1 引言
4.2 低層次啟發(fā)式算法中的問(wèn)題屬性及其表示
4.3 遺傳規(guī)劃
4.4 一次性和可重復(fù)使用性的對(duì)比
4.5 小結(jié)
第 5 章 生成攝動(dòng)類超啟發(fā)式算法
5.1 引言
5.2 局部搜索算子的生成
5.3 創(chuàng)建算法和元啟發(fā)式算法
5.4 小結(jié)
第 6 章 理論層面 —— 一個(gè)嚴(yán)格的定義
6.3.1 一種基于圖的選擇類超啟發(fā)式算法框架
6.3.2 在基于圖的超啟發(fā)式算法框架中的兩個(gè)搜索空間的分析
6.3.3 對(duì)基于圖的超啟發(fā)式算法的性能評(píng)估
6.3.4 基于圖的超啟發(fā)式算法的適應(yīng)度地形分析
6.2.1 在嚴(yán)格的超啟發(fā)式算法框架中的兩個(gè)搜索空間
6.2.2 在超啟發(fā)式算法框架中由啟發(fā)式算法構(gòu)成的空間的適應(yīng)度地形
6.1 引言
6.2 超啟發(fā)式算法的一個(gè)嚴(yán)格定義
6.3 例子：針對(duì)時(shí)間表編排問(wèn)題的一個(gè)選擇構(gòu)造類超啟發(fā)式算法
6.4 小結(jié)
第二篇 超啟發(fā)式算法的應(yīng)用
第 7 章 車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題
7.3.1 使用攝動(dòng)類低層次啟發(fā)式算法的選擇類超啟發(fā)式算法
7.3.2 同時(shí)含有構(gòu)造類和攝動(dòng)類低層次啟發(fā)式算法的選擇類超啟發(fā)式算法
7.2.1 求解車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題的構(gòu)造類低層次啟發(fā)式算法
7.2.2 求解車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題的攝動(dòng)類低層次啟發(fā)式算法
7.1 引言
7.2 求解車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題的低層次啟發(fā)式算法
7.3 求解車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題的選擇類超啟發(fā)式算法
7.4 求解車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題的生成類超啟發(fā)式算法
7.5 小結(jié)
第 8 章 護(hù)士排班問(wèn)題
8.1 引言
8.2 用于求解護(hù)士排班問(wèn)題的低層次啟發(fā)式算法
8.3 求解護(hù)士排班問(wèn)題的選擇類超啟發(fā)式算法
8.4 小結(jié)
第 9 章 裝箱問(wèn)題
9.2.1 求解裝箱問(wèn)題的低層次構(gòu)造類啟發(fā)式算法
9.2.2 超啟發(fā)式算法所采用的方法
9.1 引言
9.2 選擇構(gòu)造類超啟發(fā)式算法
9.3 生成構(gòu)造類超啟發(fā)式算法
9.4 小結(jié)
第 10 章 考試時(shí)間表編排問(wèn)題
10.4.1 求解考試時(shí)間表編排問(wèn)題的選擇攝動(dòng)類超啟發(fā)式算法
10.4.2 求解考試時(shí)間表編排問(wèn)題的選擇構(gòu)造類超啟發(fā)式算法
10.1 引言
10.2 求解考試時(shí)間表編排問(wèn)題的低層次構(gòu)造類啟發(fā)式算法
10.3 求解考試時(shí)間表編排問(wèn)題的低層次攝動(dòng)類啟發(fā)式算法
10.4 求解考試時(shí)間表編排問(wèn)題的選擇類超啟發(fā)式算法
10.5 求解考試時(shí)間表編排問(wèn)題的生成類超啟發(fā)式算法
10.6 小結(jié)
第 11 章 多領(lǐng)域通用的超啟發(fā)式算法
11.3.1 2011 年跨領(lǐng)域啟發(fā)式算法搜索挑戰(zhàn)賽中的決賽入圍者
11.3.2 新近提出的方法
11.1 引言
11.2 跨領(lǐng)域啟發(fā)式算法搜索挑戰(zhàn)賽（ChESC）
11.3 超啟發(fā)式算法所采用的方法
11.4 小結(jié)
第三篇 過(guò)去、現(xiàn)在與未來(lái)
第 12 章 超啟發(fā)式算法的研究進(jìn)展
12.1 引言
12.2 混合型超啟發(fā)式算法
12.3 用于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化設(shè)計(jì)的超啟發(fā)式算法
12.4 超啟發(fā)式算法的自動(dòng)化設(shè)計(jì)
12.5 連續(xù)優(yōu)化
12.6 小結(jié)
第 13 章 結(jié)論與未來(lái)研究方向
附錄
附錄 A HyFlex 與 EvoHyp
A.2.1 GenAlg
A.2.2 GenProg
A.2.3 分布式的 GenAlg 和 GenProg
A.2.4 如何獲取軟件工具箱 EvoHyp
A.1 HyFlex
A.2 EvoHyp
附錄 B 組合優(yōu)化問(wèn)題及其基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集
B.4.1 考試時(shí)間表編排問(wèn)題的基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集
B.3.1 車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題的基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集
B.2.1 2010 年護(hù)士排班問(wèn)題國(guó)際競(jìng)賽
B.2.2 護(hù)士排班問(wèn)題的英國(guó)基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集
B.2.3 護(hù)士排班問(wèn)題的英國(guó)諾丁漢市基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集
B.1.1 一維裝箱問(wèn)題
B.1.2 二維裝箱問(wèn)題
B.1.3 三維裝箱問(wèn)題
B.1.4 裝箱問(wèn)題的基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集
B.1 裝箱問(wèn)題
B.2 護(hù)士排班問(wèn)題
B.3 車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題
B.4 考試時(shí)間表編排問(wèn)題
參考文獻(xiàn)