解最小生成树问题的新的遗传算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文的研究内容 | 第8-9页 |
| ·本文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 遗传算法的基本理论与方法 | 第11-29页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第11-12页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第12-13页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第13-14页 |
| ·遗传算法的一般流程 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的编码方式 | 第15-18页 |
| ·编码评估规范 | 第16页 |
| ·主要的编码方式 | 第16-18页 |
| ·适应度函数及其尺度化 | 第18-21页 |
| ·适应度函数 | 第18页 |
| ·适应度函数的尺度化 | 第18-21页 |
| ·遗传算法的基本算子 | 第21-26页 |
| ·选择(Selection) | 第21-22页 |
| ·交叉(Crossover) | 第22-25页 |
| ·变异(Mutation) | 第25-26页 |
| ·遗传算法的特点及关键问题 | 第26-29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的关键问题 | 第27-29页 |
| 第三章 求解最小生成树问题的一个新的遗传算法 | 第29-41页 |
| ·最小生成树问题的基本知识及经典算法 | 第29-31页 |
| ·最小生成树问题的理论基础 | 第29-30页 |
| ·最小树的经典算法介绍 | 第30-31页 |
| ·新的编码方法和解码方法 | 第31-34页 |
| ·最小生成树问题的编码策略 | 第31-33页 |
| ·新的编码方法和解码方法 | 第33页 |
| ·适应度函数的选择 | 第33-34页 |
| ·种群的初始化算法 | 第34页 |
| ·新的遗传算子 | 第34-36页 |
| ·选择算子 | 第34页 |
| ·交叉算子 | 第34-35页 |
| ·变异算子 | 第35-36页 |
| ·新的遗传算法 | 第36-37页 |
| ·数值仿真试验 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-41页 |
| 第四章 求解最小生成树问题的另一新的遗传算法 | 第41-49页 |
| ·遗传算法的设计 | 第41-43页 |
| ·树的编码策略 | 第41页 |
| ·适应度函数的选择 | 第41-42页 |
| ·种群的初始化算法 | 第42-43页 |
| ·新的遗传算子 | 第43-44页 |
| ·选择算子 | 第43-44页 |
| ·交叉算子 | 第44页 |
| ·变异算子 | 第44页 |
| ·新的遗传算法 | 第44-45页 |
| ·数值仿真试验 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 结束语 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
