第一章 引论 1
§1 组合优化问题 1
§2 计算复杂性与NP完全问题 5
§3 邻域结构与局部最优 16
§4 局部搜索算法 19
第二章 模拟退火算法 22
§1 固体退火过程 22
§2 Metropolis准则 28
§3 模拟退火算法 29
§4 模拟退火算法的实验性能 38
第三章 渐近收敛性 56
§1 MapkoB链理论 56
§2 齐次MapkoB链 59
§3 非齐次MapkoB链 68
§4 渐近性态 80
第四章 冷却进度表 84
§1 冷却进度表的一般概念 84
§2 冷却进度表的选取原则 86
§3 冷却进度表参数的优化选取 94
§4 更加精细的冷却进度表 115
§1 应用的一般要求 125
第五章 模拟退火算法的应用 125
§2 几个典型组合优化问题的算法描述 127
§3 程序和应用实例 142
§4 在连续和非线性优化中的应用 165
第六章 模拟退火算法的改进和变异 169
§1 加温退火法 169
§2 有记忆的模拟退火算法 174
§3 带返回搜索的模拟退火算法 178
§4 多次寻优法 183
§5 回火退火法 187
§6 综合讨论 192
§1 关于并行算法的一般概念 195
第七章 并行模拟退火算法 195
§2 模拟退火算法并行实现的可能性和途径 201
§3 模拟退火算法的并行策略 202
§4 并行策略的算法描述及模拟实例 206
§5 对并行策略的讨论 213
第八章 Boltzmann机及其在组合优化中的应用 216
§1 Bohzmann机的结构描述 216
§2 串行Boltzmann机 217
§3 Bohzmann机解组合优化问题示例 220
§4 并行Boltzmann机 235
参考文献 243