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长模式遗传算法及其应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
1 引言第10-13页
   ·课题的背景与问题的提出第10-12页
   ·国内外研究现状第12页
   ·本文的主要工作第12-13页
2 遗传算法简介第13-20页
   ·遗传算法的特点第13-14页
   ·遗传算法应用中的一些细节问题第14-16页
     ·遗传算法的编码方式第14页
     ·几种常见的适应度函数第14-15页
     ·适应度函数的设计第15页
     ·遗传算法参数的选择第15-16页
   ·遗传算法的理论基础第16-19页
     ·模式理论第16-18页
     ·遗传算法的收敛性第18-19页
   ·本章小结第19-20页
3 长模式遗传算法的描述第20-27页
   ·编码方式第20-21页
   ·遗传算子第21-23页
     ·再生算子第21-23页
     ·变异算子第23页
   ·选择方式第23-25页
     ·适应度比例选择第23-24页
     ·排序选择第24-25页
     ·联赛选择第25页
     ·精英选择第25页
   ·终止条件第25页
   ·算法的实现第25-26页
   ·本章小结第26-27页
4 长模式遗传算法的性能分析第27-49页
   ·测试函数及性能指标第27-29页
     ·测试函数第27-28页
     ·性能指标第28-29页
   ·重组概率的影响第29-41页
   ·群体规模的影响第41-43页
   ·选择方式的影响第43-47页
     ·线性排序的选择压力第44-46页
     ·多种选择方式的比较第46-47页
   ·编码方式的影响第47-48页
   ·本章小结第48-49页
5 长模式遗传算法的两个应用第49-56页
   ·One-Max 函数第49-52页
   ·皇家大道问题第52-55页
   ·本章小结第55-56页
6 背包问题第56-65页
   ·0-1 背包问题第56-59页
     ·问题描述第56页
     ·问题的求解第56-59页
   ·多选择背包问题第59-62页
     ·问题描述第59-60页
     ·问题的求解第60-62页
   ·多约束背包问题第62-64页
     ·问题描述第62页
     ·问题的求解第62-64页
   ·本章小结第64-65页
7 结论与展望第65-67页
   ·本文研究工作总结第65页
   ·后续工作展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
附录第71-73页

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