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防止过早收敛的改进型遗传算法

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-15页
 1.1 遗传算法的生物学背景第8-9页
 1.2 遗传算法的产生与发展第9-11页
  1.2.1 遗传算法的产生第9页
  1.2.2 遗传算法的发展第9-10页
  1.2.3 遗传算法的应用第10页
  1.2.4 当前主要研究问题第10-11页
 1.3 遗传算法相关术语第11-12页
 1.4 遗传算法的特点第12-13页
 1.5 本文主要工作与组织第13-15页
  1.5.1 主要工作第13-14页
  1.5.2 本文组织第14-15页
第二章 遗传算法的描述第15-22页
 2.1 基本流程第15-16页
 2.2 基本操作第16-17页
  2.2.1 编码第16页
  2.2.2 产生初始种群第16页
  2.2.3 进行遗传操作第16-17页
  2.2.4 适应度函数第17页
  2.2.5 终止准则第17页
  2.2.6 获得最优解第17页
 2.3 遗传算子第17-19页
  2.3.1 选择第18页
  2.3.2 交叉第18-19页
  2.3.3 变异第19页
  2.3.4 其他算子第19页
 2.4 参数控制第19-20页
 2.5 性能评价第20-21页
 2.6 本章小结第21-22页
第三章 理论分析第22-28页
 3.1 模式理论第22-25页
 3.2 积木块假设第25页
 3.3 隐含并行机理第25页
 3.4 现有理论的局限性第25-26页
 3.5 遗传算法理论的发展第26-27页
 3.6 本章小结第27-28页
第四章 收敛性分析第28-37页
 4.1 收敛的定义第28页
 4.2 用Markov链分析GA收敛性第28-32页
  4.2.1 相关概念与理论第29-30页
  4.2.2 SGA与EGA的收敛性第30-32页
 4.3 全局收敛与过早收敛第32-36页
  4.3.1 过早收敛的产生第32-36页
 4.4 本章小结第36-37页
第五章 遗传算法的改进第37-60页
 5.1 遗传算法的缺点第37-38页
 5.2 改进的途径第38-39页
 5.3 防止早熟的改进第39-51页
  5.3.1 已有的改进第39-41页
  5.3.2 改进的要点第41-48页
  5.3.3 算法相关说明第48-49页
  5.3.4 算法基本流程第49-51页
 5.4 仿真实验与比较第51-57页
  5.4.1 测试函数第52-54页
  5.4.2 测试说明第54-55页
  5.4.3 测试结果及分析第55-57页
  5.4.4 测试的结论第57页
 5.5 本算法总结第57-59页
  5.5.1 算法的主要改进之处第57-58页
  5.5.2 算法的缺点和不足第58页
  5.5.3 进一步改进的设想第58-59页
 5.6 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-62页
 6.1 本文总结第60页
 6.2 存在问题第60-61页
 6.3 进一步的工作第61-62页
参考文献第62-65页
致谢第65页

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