遗传算法的改进及其在优化问题中的应用研究
| 内容提要 | 第57-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 遗传算法的产生与发展 | 第7页 |
| 1.2 遗传算法的特点 | 第7-8页 |
| 1.3 遗传算法的研究现状与发展前景 | 第8-9页 |
| 1.4 本文研究的主要内容、目的和意义 | 第9-11页 |
| 第2章 遗传算法及其实现 | 第11-26页 |
| 2.1 遗传算法的基本概念 | 第11-12页 |
| 2.2 遗传算法简介 | 第12-13页 |
| 2.3 遗传算法的基本要素 | 第13-20页 |
| 2.3.1 编码 | 第13-15页 |
| 2.3.2 适应度函数 | 第15-17页 |
| 2.3.3 遗传算子 | 第17-19页 |
| 2.3.4 遗传算子的运行参数 | 第19-20页 |
| 2.4 约束条件的处理 | 第20-22页 |
| 2.5 遗传算法性能的测试 | 第22-26页 |
| 2.5.1 测试遗传算法性能的常用函数 | 第22-24页 |
| 2.5.2 遗传算法性能的评价指标 | 第24-26页 |
| 第3章 遗传算法的数学基础 | 第26-32页 |
| 3.1 模式理论 | 第26-29页 |
| 3.1.1 模式理论的基本概念 | 第26页 |
| 3.1.2 模式定理 | 第26-28页 |
| 3.1.3 隐含并行性定理 | 第28-29页 |
| 3.2 遗传算法的Markov链描述及其收敛性 | 第29-32页 |
| 3.2.1 Markov链 | 第29-30页 |
| 3.2.2 遗传算法的收敛性分析 | 第30-32页 |
| 第4章 遗传算法的改进 | 第32-42页 |
| 4.1 小生境遗传算法 | 第32-34页 |
| 4.1.1 基于小生境技术的遗传算法 | 第32-33页 |
| 4.1.2 小生境遗传算法的实现 | 第33-34页 |
| 4.2 避免陷入局部极小的遗传算法 | 第34-37页 |
| 4.2.1 遗传算法陷入局部极小的原因分析 | 第34-35页 |
| 4.2.2 遗传算法的改进 | 第35-36页 |
| 4.2.3 算法的测试结果与分析 | 第36-37页 |
| 4.3 混合遗传算法 | 第37-42页 |
| 4.3.1 混合遗传算法的思想 | 第37-38页 |
| 4.3.2 混合遗传算法的基本构成原则 | 第38页 |
| 4.3.3 模拟退火算法 | 第38-40页 |
| 4.3.4 遗传模拟退火算法 | 第40-42页 |
| 第5章 遗传算法在地表水水质评价中的应用 | 第42-52页 |
| 5.1 影响水环境质量的因素 | 第42-44页 |
| 5.2 水质评价模型的建立 | 第44-47页 |
| 5.3 水质评价模型的求解 | 第47-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 摘要 | 第57-61页 |
