遗传算法在多目标优化中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究历史及现状 | 第9-11页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 遗传算法概述 | 第14-29页 |
| ·遗传算法的发展历史 | 第14-16页 |
| ·背景 | 第14-15页 |
| ·发展 | 第15-16页 |
| ·遗传算法的特点 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的基本架构 | 第17-21页 |
| ·遗传算法的目标 | 第17页 |
| ·遗传算法中的概念 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第18-21页 |
| ·遗传算法研究的新动向 | 第21-22页 |
| ·遗传操作 | 第22-29页 |
| ·选择算子 | 第23-25页 |
| ·交叉算子 | 第25-27页 |
| ·变异算子 | 第27-29页 |
| 3 多目标优化概述 | 第29-37页 |
| ·多目标优化的发展史 | 第29-30页 |
| ·多目标优化的数学模型 | 第30-33页 |
| ·传统多目标优化方法 | 第33-34页 |
| ·多目标优化问题的研究方向 | 第34-35页 |
| ·遗传算法在多目标优化中的应用 | 第35-37页 |
| 4 改进的循环移位交叉算子的研究 | 第37-42页 |
| ·传统交叉算子的缺陷 | 第37-39页 |
| ·多父辈遗传算法的算子 | 第39-40页 |
| ·循环移位交错算子的改进 | 第40页 |
| ·改进算法的模拟测试 | 第40-41页 |
| ·改进算法的实验分析 | 第41-42页 |
| 5 改进算法在多目标优化问题中的应用研究 | 第42-58页 |
| ·优化分析的准备工作 | 第42-44页 |
| ·改进算法的应用分析 | 第44-58页 |
| ·最小生成树 | 第44-45页 |
| ·多目标最小生成树 | 第45-46页 |
| ·系统模型的设计 | 第46-48页 |
| ·改进算法的性能测试及应用分析 | 第48-58页 |
| 6 结论及展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第65页 |
