| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1．1 引言 | 第7页 |
| 1．2 遗传算法概述 | 第7-12页 |
| 1．3 神经网络简介 | 第12-13页 |
| 1．4 本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 正交设计与均匀设计简介 | 第15-21页 |
| 2．1 正交设计 | 第15-16页 |
| 2．2 均匀设计与均匀正交设计 | 第16-21页 |
| 第三章 用遗传算法求解组合优化问题 | 第21-29页 |
| 3．1 组合优化简介 | 第21-22页 |
| 3．2 求解组合优化问题的遗传算法 | 第22-25页 |
| 3．3 算法收敛性分析 | 第25-26页 |
| 3．4 计算机模拟及结论 | 第26-29页 |
| 第四章 解多目标优化问题的遗传算法 | 第29-41页 |
| 4．1 多目标规划的基本概念 | 第29-31页 |
| 4．2 解多目标优化问题的遗传算法 | 第31-35页 |
| 4．3 收敛性分析 | 第35-37页 |
| 4．4 多目标优化非劣解集的评价与算例 | 第37-41页 |
| 第五章 解非线性规划的遗传算法 | 第41-50页 |
| 5．1 非线性规划的基本概念 | 第41-42页 |
| 5．2 解非线性规划的遗传算法 | 第42-45页 |
| 5．3 算法收敛性分析 | 第45-47页 |
| 5．4 数值模拟及讨论 | 第47-50页 |
| 第六章 Hybrid LT方法的改进及其收敛性分析 | 第50-59页 |
| 6．1 引言 | 第50页 |
| 6．2 Hybrid LT方法及其改进 | 第50-56页 |
| 6．3 Hybrid LT方法收敛性分析 | 第56-58页 |
| 6．4 计算机仿真及结论 | 第58-59页 |
| 结束语 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |