基于云模型改进的遗传算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关研究 | 第10-14页 |
| ·遗传算法研究现状 | 第10-12页 |
| ·云理论研究现状 | 第12-13页 |
| ·云模型在智能算法中的应用研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 2 遗传算法和云模型的基本理论 | 第16-20页 |
| ·遗传算法简介 | 第16页 |
| ·云理论简介 | 第16-20页 |
| 3 基于云控制的多种群自适应遗传算法 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·算法思想 | 第20-21页 |
| ·传统自适应遗传算法 | 第21页 |
| ·基于云控制的混沌多种群自适应遗传算法 | 第21-25页 |
| ·云控制器设计 | 第21-22页 |
| ·云控制规则 | 第22-24页 |
| ·云控制流程 | 第24页 |
| ·多种群策略 | 第24-25页 |
| ·算法流程 | 第25页 |
| ·性能测试 | 第25-29页 |
| ·简单函数优化 | 第25-26页 |
| ·经典测试函数优化比较 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 4 基于云模型的遗传算法 | 第30-49页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·云初始化 | 第31-35页 |
| ·混沌初始化 | 第31页 |
| ·云初始化 | 第31-32页 |
| ·云滴分布的统计分析 | 第32-33页 |
| ·云初始化的统计分析 | 第33-35页 |
| ·云适应度标定 | 第35-38页 |
| ·适应度函数 | 第35页 |
| ·适度变换的分类 | 第35-36页 |
| ·云适应度标定 | 第36-38页 |
| ·基于云初始化和云适应度标定的遗传算法 | 第38-39页 |
| ·仿真实验及分析 | 第39-48页 |
| ·混沌初始化与云初始化的种群分布比较 | 第39-41页 |
| ·测试函数 | 第41-45页 |
| ·函数优化及计算结果分析 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
