李小帥

第一篇 超啟發式算法：基礎理論
第 1 章 超啟發式算法簡介
1.1 引言
1.2 低層次的啟發式算法
1.3 超啟發式算法的分類
第 2 章 選擇構造類超啟發式算法
2.1 引言
2.2 案例推理技術
2.3 局部搜索算法
2.4 基於群體的算法
2.5 混合與自我調整方法
2.6 小結
第 3 章 選擇攝動類超啟發式算法
3.2.1 啟發式算法選擇方法
3.2.2 動作接受判斷方法
3.1 引言
3.2 單點搜索選擇攝動類超啟發式算法
3.3 多點搜索選擇攝動類超啟發式算法
3.4 小結
第 4 章 生成構造類超啟發式算法
4.1 引言
4.2 低層次啟發式算法中的問題屬性及其表示
4.3 遺傳規劃
4.4 一次性和可重複使用性的對比
4.5 小結
第 5 章 生成攝動類超啟發式算法
5.1 引言
5.2 局部搜索運算元的生成
5.3 創建算法和元啟發式算法
5.4 小結
第 6 章 理論層面 —— 一個嚴格的定義
6.3.1 一種基於圖的選擇類超啟發式算法框架
6.3.2 在基於圖的超啟發式算法框架中的兩個搜索空間的分析
6.3.3 對基於圖的超啟發式算法的性能評估
6.3.4 基於圖的超啟發式算法的適應度地形分析
6.2.1 在嚴格的超啟發式算法框架中的兩個搜索空間
6.2.2 在超啟發式算法框架中由啟發式算法構成的空間的適應度地形
6.1 引言
6.2 超啟發式算法的一個嚴格定義
6.3 例子：針對時間表編排問題的一個選擇構造類超啟發式算法
6.4 小結

第二篇 超啟發式算法的應用
第 7 章 車輛路徑規劃問題
7.3.1 使用攝動類低層次啟發式算法的選擇類超啟發式算法
7.3.2 同時含有構造類和攝動類低層次啟發式算法的選擇類超啟發式算法
7.2.1 求解車輛路徑規劃問題的構造類低層次啟發式算法
7.2.2 求解車輛路徑規劃問題的攝動類低層次啟發式算法
7.1 引言
7.2 求解車輛路徑規劃問題的低層次啟發式算法
7.3 求解車輛路徑規劃問題的選擇類超啟發式算法
7.4 求解車輛路徑規劃問題的生成類超啟發式算法
7.5 小結
第 8 章 護士排班問題
8.1 引言
8.2 用於求解護士排班問題的低層次啟發式算法
8.3 求解護士排班問題的選擇類超啟發式算法
8.4 小結
第 9 章 裝箱問題
9.2.1 求解裝箱問題的低層次構造類啟發式算法
9.2.2 超啟發式算法所採用的方法
9.1 引言
9.2 選擇構造類超啟發式算法
9.3 生成構造類超啟發式算法
9.4 小結
第 10 章 考試時間表編排問題
10.4.1 求解考試時間表編排問題的選擇攝動類超啟發式算法
10.4.2 求解考試時間表編排問題的選擇構造類超啟發式算法
10.1 引言
10.2 求解考試時間表編排問題的低層次構造類啟發式算法
10.3 求解考試時間表編排問題的低層次攝動類啟發式算法
10.4 求解考試時間表編排問題的選擇類超啟發式算法
10.5 求解考試時間表編排問題的生成類超啟發式算法
10.6 小結
第 11 章 多領域通用的超啟發式算法
11.3.1 2011 年跨領域啟發式算法搜索挑戰賽中的決賽入圍者
11.3.2 新近提出的方法
11.1 引言
11.2 跨領域啟發式算法搜索挑戰賽（ChESC）
11.3 超啟發式算法所採用的方法
11.4 小結

第三篇 過去、現在與未來
第 12 章 超啟發式算法的研究進展
12.1 引言
12.2 混合型超啟發式算法
12.3 用於實現自動化設計的超啟發式算法
12.4 超啟發式算法的自動化設計
12.5 連續優化
12.6 小結
第 13 章 結論與未來研究方向

附錄
附錄 A HyFlex 與 EvoHyp
A.2.1 GenAlg
A.2.2 GenProg
A.2.3 分散式的 GenAlg 和 GenProg
A.2.4 如何獲取軟體工具箱 EvoHyp
A.1 HyFlex
A.2 EvoHyp
附錄 B 組合優化問題及其基準測試資料集
B.4.1 考試時間表編排問題的基準測試資料集
B.3.1 車輛路徑規劃問題的基準測試資料集
B.2.1 2010 年護士排班問題國際競賽
B.2.2 護士排班問題的英國基準測試資料集
B.2.3 護士排班問題的英國諾丁漢市基準測試資料集
B.1.1 一維裝箱問題
B.1.2 二維裝箱問題
B.1.3 三維裝箱問題
B.1.4 裝箱問題的基準測試資料集
B.1 裝箱問題
B.2 護士排班問題
B.3 車輛路徑規劃問題
B.4 考試時間表編排問題
參考文獻