| <中文摘要> | 第1页 |
| <关键词> | 第2-3页 |
| <英文摘要> | 第3页 |
| <英文关键词> | 第3-6页 |
| 第一章 绪 论 | 第6-11页 |
| · 遗传算法的发展 | 第6-7页 |
| ·遗传算法的应用 | 第7页 |
| ·今后研究的主要课题 | 第7页 |
| ·遗传算法的特点 | 第7-8页 |
| ·基本遗传算法(SGA) | 第8-9页 |
| ·如何评价遗传算法的性能 | 第9-11页 |
| 第二章 理论基础 | 第11-15页 |
| ·模式定理 | 第11-12页 |
| ·隐含并行性(Implicit Parallelism) | 第12页 |
| ·积木块(Building Block)假设 | 第12-13页 |
| ·骗问题 | 第13页 |
| ·收敛性分析 | 第13-15页 |
| 第三章 GA中常用技术 | 第15-20页 |
| ·编码 | 第15页 |
| ·选择算子(reproduction operator) | 第15-16页 |
| ·交叉算子(crossover operator) | 第16-17页 |
| ·变异算子(Mutation) | 第17-18页 |
| ·小生境技术和共享函数 | 第18-20页 |
| 第四章 关于多峰函数优化问题中的探讨 | 第20-27页 |
| ·算法描述 | 第20-26页 |
| ·算法分析 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第五章 TSP问题 | 第27-41页 |
| ·算法描述 | 第27-37页 |
| ·算法参数 | 第37-38页 |
| ·算法分析 | 第38-40页 |
| ·今后的工作 | 第40-41页 |
| 第六章 结论与展望 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| <引文> | 第43-44页 |
