| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 第二章 遗传算法概述 | 第10-20页 |
| 2．1 遗传算法的历史背景 | 第10-11页 |
| 2．2 最优化，遗传算法与数学规划 | 第11-12页 |
| 2．3 标准遗传算法（Canonical genetic algorithms）操作程序 | 第12-15页 |
| 2．4 GA的特点和关键 | 第15-17页 |
| 2．5 标准遗传算法的局限 | 第17-19页 |
| 本章结束语 | 第19-20页 |
| 第三章 遗传算法的操作技术与方法 | 第20-34页 |
| 3．1 编码策略 | 第20-22页 |
| 3．2 选择机制 | 第22-24页 |
| 3．3 操作程序 | 第24-25页 |
| 3．4 交叉、变异操作 | 第25-28页 |
| 3．5 种群结构 | 第28-31页 |
| 3．6 其它一些改进措施 | 第31-32页 |
| 本章结束语 | 第32-34页 |
| 第四章 基于遗传算法的控制系统静态优化设计 | 第34-57页 |
| 4．1 双闭环直流调速系统参数优化设计 | 第34-39页 |
| 4．2 Matlab语言的特点 | 第39页 |
| 4．3 PID优化设计 | 第39-42页 |
| 4．4 PID进化设计法的进一步改进 | 第42-47页 |
| 4．5 数字控制器结构与参数的优化设计 | 第47-57页 |
| 第五章 基于遗传算法的控制系统动态优化设计 | 第57-78页 |
| 5．1 负载扰动下双闭环直流调速系统参数的仿真优化设计 | 第57-61页 |
| 5．2 控制系统在线建模与PID自适应整定 | 第61-78页 |
| 总 结 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-86页 |
| 致 谢 | 第86页 |