本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法（simulated annealing，SA） 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

§9.1 概念及特点 §9.2 网络图的组成 §9.3 网络图的绘制原则 §9.4 网络图的绘制步骤 §9.5 网络时间计算 §9.6 关键路线确定 §9.7 计算完工期及其概率

一、计算机网络概述 二、数据通信基础 三、计算机网络体系结构 四、局域网技术 五、网络操作系统和网络计算模式

第一节 神经网络概述 第二节 人工神经网络的基本概念 第三节 感知器 第四节 BP神经网络 第五节 神经网络控制

第一节 网络安全的特殊性 第二节 网络攻击与入侵 第三节 网络安全技术

1.2.1计算机网络的组成 1.2.2计算机网络的功能

第一节 概述 第二节 双代号网络图 第三节 网络时间参数与关键路线 第四节 非确定型网络的完工期评价和预测 第五节 网络优化技术

传输控制协议TCP和用户数据报协议UDP TCP和UDP所使用的网络层协议是IP，提供不可靠的网络服务（C类网络） TCP的主要作用：在不可靠的网络服务上提供端到端的可靠的字节流 TCP由RFC 793定义，RFC1122进行了修改和改进，RFC1323进行了扩展

10.3 网络安全

10.1 网络管理基础 10.2 数据加密