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基于膜计算原理的遗传算法的研究与应用

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 膜计算国内外研究现状第11-13页
    1.3 遗传算法国内外研究现状第13-14页
    1.4 论文主要工作内容第14-15页
    1.5 论文结构安排第15-17页
第2章 膜系统概述第17-25页
    2.1 细胞型膜计算模型简述第17-19页
        2.1.1 膜结构第17-18页
        2.1.2 膜的对象多重集和进化规则第18-19页
    2.2 符号—对象膜系统(P系统)形式化表示第19-21页
    2.3 细胞中的能量第21-22页
    2.4 传统遗传算法简介第22-23页
    2.5 膜计算与遗传算法的隐含关系第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第3章 单膜遗传算法第25-36页
    3.1 引言第25页
    3.2 设计思想第25页
    3.3 设计方法第25-28页
        3.3.1 等概率使用规则的单膜遗传算法第26-27页
        3.3.2 不等概率地使用规则的单膜遗传算法第27-28页
    3.4 参数设置第28-29页
    3.5 算例验证分析第29-34页
        3.5.1 等概率使用规则的单膜遗传算法的分析第29-31页
        3.5.2 不等概率使用规则的单膜遗传算法分析第31-34页
    3.6 本章小结第34-36页
第4章 单膜遗传算法在非线性校正装置设计中的应用第36-46页
    4.1 引言第36页
    4.2 非线性校正传统校正方法第36-39页
    4.3 非线性校正装置的设计第39-45页
        4.3.1 非线性阻尼设计的一般过程第39-41页
        4.3.2 适应度函数的选择第41-42页
        4.3.3 非线性校正设计方法第42-45页
    4.4 结果分析第45页
    4.5 本章小结第45-46页
第5章 单膜遗传算法在电力市场电价机制中的应用第46-51页
    5.1 电力市场第46页
    5.2 电价第46-47页
    5.3 电价计算模型第47-50页
        5.3.1 投标竞价数学模型第47-50页
    5.4 本章小结第50-51页
第6章 总结及展望第51-52页
参考文献第52-55页
致谢第55-56页
攻读学位期间发表论文情况第56页

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