| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 课题研究的背景和意义 | 第8-10页 |
| 1．2 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1．3 本文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 遗传算法概述 | 第13-35页 |
| 2．1 生物进化和遗传算法 | 第13-14页 |
| 2．2 遗传算法的基本思想 | 第14-17页 |
| 2．3 遗传算法的基本操作 | 第17-28页 |
| 2．3．1 编码/解码 | 第17-19页 |
| 2．3．2 遗传算法的初始化 | 第19页 |
| 2．3．3 适应度函数 | 第19-20页 |
| 2．3．4 操作算子 | 第20-25页 |
| 2．3．5 约束条件的处理 | 第25-26页 |
| 2．3．6 遗传算法的终止条件 | 第26页 |
| 2．3．7 遗传算法优化实例 | 第26-28页 |
| 2．4 遗传算法的模式理论 | 第28-31页 |
| 2．4．1 选择对模式的影响 | 第28-29页 |
| 2．4．2 交叉对模式的影响 | 第29-30页 |
| 2．4．3 变异对模式的影响 | 第30-31页 |
| 2．5 遗传算法的特点 | 第31-35页 |
| 2．5．1 传统优化方法及不足 | 第31-33页 |
| 2．5．2 遗传算法的优点 | 第33-35页 |
| 第三章 基于遗传算法的都江堰渠首配水模型及算法研究 | 第35-51页 |
| 3．1 都江堰渠首水资源配置概述 | 第35-37页 |
| 3．．1．1 基本概念 | 第35-36页 |
| 3．1．2 配置原则和目标 | 第36-37页 |
| 3．2 配水模型的建立 | 第37-42页 |
| 3．2．1 都江堰灌区概况 | 第37-38页 |
| 3．2．2 模型的建立 | 第38-41页 |
| 3．2．3 灌溉效益的确定 | 第41-42页 |
| 3．3 改进遗传算法设计 | 第42-51页 |
| 3．3．1 编码设计 | 第43-44页 |
| 3．3．2 群体初始化 | 第44页 |
| 3．3．3 确定适应度函数 | 第44-45页 |
| 3．3．4 选择策略 | 第45页 |
| 3．3．5 遗传操作 | 第45-48页 |
| 3．3．6 控制参数的选择 | 第48页 |
| 3．3．7 算法的终止条件 | 第48-51页 |
| 第四章 仿真分析 | 第51-61页 |
| 4．1 综合描述 | 第51页 |
| 4．2 效益函数的实现 | 第51-58页 |
| 4．3 优化配水的实现 | 第58-61页 |
| 4．3．1 IGA参数与程序结构 | 第58-59页 |
| 4．3．2 优化配水的实现与结果 | 第59-61页 |
| 第五章 结束语 | 第61-63页 |
| 5．1 结论 | 第61页 |
| 5．2 今后的工作 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者在读期间科研成果简介 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第68-69页 |
| 独创性声明 | 第69页 |