第1章 引 言
1．1 研究背景及意义
1．2 研究现状及分析
1．3 研究内容
1．4 组织结构

第2章 研究基础
2．1 标准人工蜂群算法
2．2 蚁群优化算法
2．3 算法性能评价指标
2．3．1 Hyper-volume指标
2．3．2 IGD指标
2．4 本章小结

第3章 基于演化方向指导的单目标人工蜂群算法
3．1 研究思路
3．2 算法模型
3．3 算法描述及分析
3．4 在基准测试问题上的实验分析
3．4．1 参数调整
3．4．2 与相关算法比较
3．5 在蛋白质分子对接问题中的应用
3．5．1 蛋白质分子对接问题的研究现状
3．5．2 蛋白质分子对接问题的优化模型
3．5．3 实验比较分析
3．6 本章小结

第4章 基于搜索密度指导的多目标人工蜂群算法
4．1 研究思路
4．2 算法模型
4．2．1 空间分割树机制
4．2．2 觅食策略的设计
4．2．3 新食物源的形成和评估
4．2．4 局部搜索策略
4．3 算法描述及分析
4．4 实验分析
4．4．1 测试问题
4．4．2 参数调整
4．4．3 与相关算法比较
4．5 本章小结

第5章 基于分解的超多目标人工蜂群算法
5．1 研究思路
5．2 算法模型
5．2．1 雇佣蜂搜索策略的设计
5．2．2 观察蜂觅食策略的设计
5．2．3 侦察蜂觅食策略的设计
5．3 算法描述及性能分析
5．4 实验分析
5．4．1 收敛性分析
5．4．2 与相关算法比较
5．5 本章小结

第6章 结论与展望
6．1 工作总结
6．2 研究展望
参考文献