遗传算法在猪饲料配方系统中的应用研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 饲料配方设计的原则 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外饲料配方的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本论文的主要内容及创新之处 | 第12页 |
| 1.5 论文的结构 | 第12-14页 |
| 第二章 饲料配方相关算法 | 第14-19页 |
| 2.1 线性规划法 | 第14页 |
| 2.2 遗传算法起源与发展 | 第14-16页 |
| 2.3 遗传算法及其优缺点 | 第16-17页 |
| 2.4 NSGA-II 的产生 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 猪饲料配方原料及模型 | 第19-22页 |
| 3.1 营养标准及其原料 | 第19-20页 |
| 3.2 饲料配方问题模型 | 第20-21页 |
| 3.3 饲料配方表的结构 | 第21页 |
| 3.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第四章 传统算法的饲料配方设计 | 第22-37页 |
| 4.1 线性规划法的猪饲料配方问题 | 第22-23页 |
| 4.2 生物进化理论和遗传学的基本知识 | 第23-27页 |
| 4.2.1 遗传算法的基本思想 | 第23-24页 |
| 4.2.2 遗传算法的特点 | 第24-26页 |
| 4.2.3 遗传算法运行过程 | 第26-27页 |
| 4.3 遗传算法解决猪饲料配方问题 | 第27-36页 |
| 4.3.1 编码策略 | 第27-28页 |
| 4.3.2 初始种群的生成 | 第28-29页 |
| 4.3.3 适应度函数 | 第29-30页 |
| 4.3.4 选择操作 | 第30-33页 |
| 4.3.5 交叉操作 | 第33页 |
| 4.3.6 变异操作 | 第33-34页 |
| 4.3.7 终止条件及技术路线 | 第34页 |
| 4.3.8 仿真实验 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 用 NSGA-II 算法解决饲料配方问题 | 第37-47页 |
| 5.1 氨气对猪生长的影响 | 第37-38页 |
| 5.1.1 氨气的产生和危害 | 第37-38页 |
| 5.1.2 减少氨气的措施 | 第38页 |
| 5.2 NSGA-II 求解多目标饲料配方问题 | 第38-46页 |
| 5.2.1 多目标问题的数学描述 | 第38-39页 |
| 5.2.2 进化多目标的主要算法 | 第39页 |
| 5.2.3 非支配排序遗传算法 NSGA | 第39-40页 |
| 5.2.4 NSGA-II 算法简介 | 第40-41页 |
| 5.2.5 NSGA-II 算法的改进 | 第41-42页 |
| 5.2.6 多目标饲料配方问题 | 第42-43页 |
| 5.2.7 仿真实验 | 第43-46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 论文总结 | 第47页 |
| 6.2 未来展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第53-54页 |
| 附录 A 饲料配方系统软件 | 第54-56页 |
| 附录 A.1 原材料选择 | 第54页 |
| 附录 A.2 目标和算法的选择 | 第54-55页 |
| 附录 A.3 配置营养标准 | 第55页 |
| 附录 A.4 饲料配方结果 | 第55-56页 |
| 附录 B 相关数据 | 第56-60页 |
| 附录 B.1 遗传算法的优化解 | 第56-57页 |
| 附录 B.2 NSGA-II 算法实验数据 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
