改进的遗传算法求解TSP问题
| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| ·研究背景 | 第9-16页 |
| ·最优化问题简述 | 第9-10页 |
| ·求解优化问题的数学方法 | 第10-11页 |
| ·求解优化问题的演化计算方法 | 第11-13页 |
| ·演化计算的研究现状及趋势 | 第13-16页 |
| ·本文工作 | 第16-17页 |
| ·研究路线和方法 | 第16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 一种基于相似性的遗传算法 | 第17-25页 |
| ·标准的遗传算法 | 第17页 |
| ·标准遗传算法的分析 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的改进 | 第18-20页 |
| ·自适应遗传算法 | 第18-19页 |
| ·精英保留策略 | 第19页 |
| ·移民法 | 第19页 |
| ·部分替换法 | 第19页 |
| ·分布式遗传算法 | 第19-20页 |
| ·混合遗传算法 | 第20页 |
| ·一种基于相似性的遗传算法的设计 | 第20-25页 |
| ·相似性的度量 | 第21-22页 |
| ·群体的分级 | 第22-23页 |
| ·加速操作 | 第23页 |
| ·算法的其他思想 | 第23-24页 |
| ·算法框架 | 第24-25页 |
| 第三章 TSP 问题概述 | 第25-45页 |
| ·TSP 问题的历史和研究现状 | 第25页 |
| ·TSP 问题的描述与数学模型 | 第25-26页 |
| ·TSP 问题的时间复杂度 | 第26-27页 |
| ·TSP 算法的评价标准 | 第27-28页 |
| ·解 TSP 问题的算法综述 | 第28-36页 |
| ·精确算法 | 第28-29页 |
| ·近似算法与启发式算法 | 第29-35页 |
| ·分枝割平面算法 | 第35-36页 |
| ·遗传算法求解 TSP 的综述 | 第36-45页 |
| ·遗传算法求解 TSP 问题的现状 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的特点和组成 | 第37-45页 |
| 第四章 用基于相似性的遗传算法求解 TSP 问题 | 第45-56页 |
| ·TSP 问题的邻域和相似性的定义 | 第45-47页 |
| ·TSP 问题的分级 | 第47页 |
| ·新个体产生机制 | 第47页 |
| ·启发式交叉算子 | 第47-48页 |
| ·加速算子——启发式倒位变异算子 | 第48-49页 |
| ·算法框架描述 | 第49页 |
| ·实验与结果分析 | 第49-56页 |
| 第五章 用基于相似性的遗传算法求解车间调度问题 | 第56-60页 |
| ·车间调度问题及其数学模型 | 第56-57页 |
| ·实验结果 | 第57-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
