第1章概论1

1.1组合最优化问题1

1.2计算复杂性的概念4

1.3邻域的概念10

1.4启发式算法12

1.5NP,NP完全和NP难24

1.6多项式时间迫近格式40

1.7小结46

练习题47

参考文献49

第2章禁忌搜索算法51

2.1局部搜索51

2.2禁忌搜索54

2.3技术问题58

2.4应用案例——图节点着色和车间作业排序68

练习题75

参考文献76

第3章模拟退火算法77

3.1模拟退火算法及模型77

3.2马尔可夫链81

3.3时齐算法的收敛性86

3.4非时齐算法收敛性简介91

3.5实现的技术问题94

3.6应用案例——下料问题105

练习题110

参考文献111

第4章遗传算法113

4.1遗传算法113

4.2模板理论119

4.3马尔可夫链收敛分析124

4.4实现的技术问题130

4.5遗传模拟退火算法141

4.6应用案例——生产批量问题142

练习题147

参考文献147

第5章蚁群优化算法149

5.1蚁群优化算法的概念149

5.2算法模型和收敛性分析154

5.3技术问题159

5.4应用案例——医学诊断的数据挖掘162

练习题171

参考文献171

第6章人工神经网络172

6.1人工神经网络的基本概念173

6.2单层前向神经网络176

6.3多层前向神经网络183

6.4竞争学习神经网络192

6.5反馈型神经网络193

练习题208

参考文献209

第7章拉格朗日松弛算法210

7.1基于规划论的松弛方法211

7.2拉格朗日松弛理论214

7.3拉格朗日松弛的进一步讨论222

7.4拉格朗日松弛算法230

7.5应用案例——能力约束单机排序问题236

练习题242

参考文献244

索引245