| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-8页 |
| 1．1 选题背景及意义 | 第6-7页 |
| 1．2 课题研究现状 | 第7-8页 |
| 1．3 论文主要工作 | 第8页 |
| 第二章 基本遗传算法（SGA）概述 | 第8-21页 |
| 2．1 GA简介 | 第8-10页 |
| 2．2 SGA的基本实现技术 | 第10-12页 |
| 2．2．1 编码方法 | 第10-11页 |
| 2．2．2 适应度函数 | 第11页 |
| 2．2．3 选择、交叉、变异算子 | 第11页 |
| 2．2．4 算法流程 | 第11-12页 |
| 2．3 与其他优化方法的比较 | 第12-21页 |
| 2．3．1 各种优化方法下动态品质指标的比较 | 第12-16页 |
| 2．3．2 各种优化方法的鲁棒性比较 | 第16-21页 |
| 2．3．3 结论 | 第21页 |
| 第三章 SGA存在的问题和改进方法 | 第21-28页 |
| 3．1 基本遗传算法存在的问题 | 第21-22页 |
| 3．2 对SGA进行改进的几种方法 | 第22-25页 |
| 3．2．1 缩小寻优区域 | 第22页 |
| 3．2．2 最优保存策略 | 第22-24页 |
| 3．2．3 变交叉概率 | 第24页 |
| 3．2．4 增大变异概率 | 第24页 |
| 3．2．5 适应度缩放 | 第24-25页 |
| 3．3 SGA与MGA的寻优能力比较 | 第25-28页 |
| 第四章 基于改进遗传算法（MGA）的系统辨识 | 第28-33页 |
| 4．1 研究目的 | 第28页 |
| 4．2 系统辨识的定义 | 第28-29页 |
| 4．3 基于MGA的连续系统辨识原理 | 第29-30页 |
| 4．4 仿真实验 | 第30-33页 |
| 第五章 基于改进遗传算法（MGA）的PID参数优化 | 第33-48页 |
| 5．1 机理研究 | 第33-36页 |
| 5．1．1 根轨迹法 | 第34-35页 |
| 5．1．2 奈奎斯特曲线法 | 第35-36页 |
| 5．2 在单回路控制系统中的应用 | 第36-39页 |
| 5．2．1 选择优化性能指标 | 第36-37页 |
| 5．2．2 确定满足指标的调节器参数稳定范围 | 第37页 |
| 5．2．3 在稳定区域内寻找调节器参数最优点 | 第37页 |
| 5．2．4 仿真举例 | 第37-39页 |
| 5．3 在串级控制系统中的应用 | 第39-48页 |
| 5．3．1 副回路比例调节器参数整定 | 第40-45页 |
| 5．3．2 串级回路向单回路形式的转化 | 第45页 |
| 5．3．3 单回路系统参数优化 | 第45页 |
| 5．3．4 仿真实验 | 第45-48页 |
| 第六章 CSAPO软件的介绍 | 第48-50页 |
| 6．1 软件的主要功能 | 第48-49页 |
| 6．2 软件的特点 | 第49-50页 |
| 6．3 软件的使用方法 | 第50页 |
| 第七章 结论与研究展望 | 第50-51页 |
| 7．1 结论 | 第50-51页 |
| 7．2 存在的问题和未来研究方向 | 第51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录 | 第54-64页 |
| 在学期间发表论文和参加科研情况 | 第64页 |