本书从二次背包系列问题中的五个典型问题切入，深入分析各个问题的特点，研究它们共性的启发式算子和个性的智能算法混合机制。这五个问题覆盖了多种问题类型，包括单约束问题和多约束问题、单目标问题和多目标问题、静态问题和动态问题。书中提出的共性的启发式算子在二次背包系列问题中具有广泛的适用性，个性的智能算法混合机制在特定的问题类型中也具有一定的通用性。大量的计算实验结果表明，本书提出的混合智能二次背包算法具有很高的求解效能，从求解质量和求解效率上轻松超越了文献中最好的启发式算法，并在多个经典测试算例上的求解效果达到世界先进水平。 本书介绍的研究成果在一定程度上推动了二次背包系列问题求解理论和方法的进步，同时也为运筹优化相关专业的研究生、科研工作者和工程技术人员提供了有价值的参考。

第1章 绪论
1.1 二次背包问题概述
1.2 二次背包问题的应用
1.3 问题的计算复杂度和求解方法
1.4 智能优化算法的简要回顾
1.5 二次背包问题的基本启发式组件
1.6 解的增量式评价
1.7 算法效能评估
第2章 基于超平面搜索的二次背包算法
2.1 引言
2.2 IHEA算法设计
2.3 计算实验
2.4 讨论
2.5 结论
第3章 基于局部搜索和进化策略的智能混合二次多重背包算法
3.1 引言
3.2 响应阈值搜索算法
3.3 IRTS：RTS与迭代局部搜索相结合
3.4 EPRQMKP：RTS与进化路径重链接元启发式相结合
3.5 计算实验研究
3.6 算法组成与效能分析
3.7 结论
第4章 基于模因搜索的广义二次多背包算法
4.1 引言
4.2 求解GQMKP的模因算法
4.3 计算结果分析
4.4 算法及其组件效能分析
4.5 结论
第5章 基于两阶段混合的多目标二次多背包算法
5.1 引言
5.2 双目标二次型多背包问题
5.3 求解BO-QMKP的两阶段混合算法
5.4 实验研究
5.5 结论
第6章 基于修复策略的智能随机二次多背包算法
6.1 引言
6.2 SQMKP问题定义
6.3 基于修复的优化方法
6.4 实验研究
6.5 结论
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献