遗传算法研究及在多目标定位技术中的应用
| 第一章 引言 | 第1-8页 |
| ·本课题所作工作及意义 | 第6页 |
| ·基于遗传算法的应用——目标定位技术的研究意义 | 第6-8页 |
| 第二章 遗传算法概述 | 第8-35页 |
| ·遗传算法概念与发展史 | 第8-10页 |
| ·遗传算法的一些概念及遗传算法的流程 | 第10-19页 |
| ·遗传算法的概念简介 | 第10-16页 |
| ·遗传算法的流程 | 第16-19页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第19-23页 |
| ·遗传算法的特点 | 第23-26页 |
| ·遗传算法的实现 | 第26-29页 |
| ·编码设计 | 第26-27页 |
| ·适应度函数的设计 | 第27-28页 |
| ·遗传操作的设计 | 第28页 |
| ·群体规模的设定 | 第28页 |
| ·代数 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的改进 | 第29-32页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·基本思想 | 第29-32页 |
| ·遗传算法的应用 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 应用 GA 解决多目标定位问题 | 第35-50页 |
| ·多目标定位技术的研究意义 | 第35-36页 |
| ·多纯方位传感器多目标定位模型介绍 | 第36-40页 |
| ·基于系统仿真的多目标定位遗传算法构造 | 第40-49页 |
| ·算法编码 | 第40-44页 |
| ·基因个体适应度的评价 | 第44-45页 |
| ·判断停止进化条件 | 第45-46页 |
| ·自然选择 | 第46-47页 |
| ·染色体的交叉操作 | 第47-48页 |
| ·变异操作 | 第48-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 第四章 用优化的遗传算法解决多目标定位问题 | 第50-58页 |
| ·经典遗传算法存在的缺陷及改进 | 第50-52页 |
| ·基于遗传算法多目标定位技术的改进 | 第52-56页 |
| ·结论 | 第56-58页 |
| 第五章 结束语 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 声明 | 第62-63页 |
| 四川大学学位论文使用授权申明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
