改进的遗传与模拟退火算法在地图自动着色上的应用
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第11-12页 |
| ·研究方法 | 第11页 |
| ·技术路线 | 第11-12页 |
| 2 地图着色问题的数学模型 | 第12-14页 |
| 3 遗传算法研究 | 第14-18页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第14页 |
| ·遗传算法的基本流程与流程图 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第14页 |
| ·遗传算法流程图 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的特点 | 第15页 |
| ·遗传算法分析 | 第15-18页 |
| ·遗传编码 | 第16页 |
| ·初始群体 | 第16页 |
| ·适应度 | 第16-17页 |
| ·遗传算子 | 第17-18页 |
| 4 模拟退火算法研究 | 第18-22页 |
| ·模拟退火算法的基本思想 | 第18页 |
| ·模拟退火算法的基本流程与流程图 | 第18-19页 |
| ·模拟退火算法的基本流程 | 第18-19页 |
| ·模拟退火算法用于地图着色过程的流程图 | 第19页 |
| ·模拟退火算法的特性 | 第19-20页 |
| ·用模拟退火算法解决问题的一般思路 | 第20-22页 |
| 5 遗传算法与模拟退火算法的融合 | 第22-34页 |
| ·算法融合原因 | 第22-23页 |
| ·算法融合思想 | 第23页 |
| ·融合算法设计 | 第23-26页 |
| ·遗传算法—染色体抽象 | 第24页 |
| ·遗传算法—初始种群的产生 | 第24页 |
| ·遗传算法—染色体杂交算法 | 第24页 |
| ·遗传算法—染色体变异算法 | 第24-25页 |
| ·嵌入模拟退火算法 | 第25页 |
| ·算法流程图 | 第25-26页 |
| ·实验与收敛性分析 | 第26-34页 |
| ·实验数据源处理 | 第26-28页 |
| ·地图着色过程 | 第28-31页 |
| ·实验结果 | 第31-32页 |
| ·收敛性分析 | 第32-34页 |
| 6 研究环境 | 第34-37页 |
| ·平台总体架构 | 第34-35页 |
| ·平台空间数据库管理模式 | 第35页 |
| ·Geowindows7.0 结构定义 | 第35-37页 |
| 7 结论与展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 附录 A 附录内容名称 | 第40-41页 |
| 作者简历 | 第41-43页 |
| 学位论文数据集 | 第43-44页 |
