改进的多生境遗传算法及其应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 插图或附表清单 | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·优化方法评述 | 第13-15页 |
| ·基于梯度的方法 | 第13-14页 |
| ·枚举法 | 第14页 |
| ·随机方法 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的特点与研究现状 | 第15-19页 |
| ·遗传算法的特点 | 第15页 |
| ·遗传算法的研究历程与研究现状 | 第15-19页 |
| ·论文的研究意义和主要内容 | 第19-21页 |
| ·论文的研究意义 | 第19页 |
| ·论文的主要内容 | 第19-21页 |
| 2 遗传算法的基本原理与算法设计 | 第21-28页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第21-22页 |
| ·基本术语 | 第21页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第21-22页 |
| ·模式定理 | 第22-24页 |
| ·基本概念 | 第22-23页 |
| ·模式定理 | 第23-24页 |
| ·算法设计与讨论 | 第24-28页 |
| ·编码与编码原理 | 第24-25页 |
| ·群体设定 | 第25页 |
| ·适应度定标 | 第25-26页 |
| ·遗传操作 | 第26-27页 |
| ·停机准则 | 第27-28页 |
| 3 小生境遗传算法 | 第28-36页 |
| ·小生境遗传算法的基本思想和实现方法 | 第28-30页 |
| ·遗传算法中的小生境 | 第28页 |
| ·小生境遗传算法的基本思想和实现方法 | 第28-30页 |
| ·典型小生境遗传算法 | 第30-36页 |
| ·拥挤类小生境遗传算法 | 第30-31页 |
| ·适应值共享类小生境遗传算法 | 第31-36页 |
| 4 改进的多生境排挤遗传算法 | 第36-44页 |
| ·小生境遗传算法的分析比较 | 第36页 |
| ·基于聚类分析的多生境排挤遗传算法 | 第36-39页 |
| ·聚类分析方法 | 第36-38页 |
| ·K-均值聚类多生境排挤遗传算法 | 第38-39页 |
| ·实验测试 | 第39-44页 |
| 5 小生境遗传算法在MRI特形脉冲设计中的应用 | 第44-50页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·特形脉冲的优化设计方法 | 第45-46页 |
| ·特形激励脉冲和特形反转脉冲的设计及计算机模拟 | 第46-50页 |
| 总结 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者简介及读研期间发表的论文 | 第55页 |
