改进双链量子遗传算法的研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内、国外研究现状和它的发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第12页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 量子遗传算法综述 | 第14-26页 |
| 2.1 量子计算 | 第14-18页 |
| 2.1.1 量子比特 | 第14-15页 |
| 2.1.2 量子逻辑门 | 第15-18页 |
| 2.2 遗传算法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 个体编码 | 第18-19页 |
| 2.2.2 适应度函数 | 第19页 |
| 2.2.3 基本操作 | 第19-20页 |
| 2.2.4 算法流程 | 第20页 |
| 2.3 量子遗传算法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 量子比特编码 | 第21页 |
| 2.3.2 量子旋转门 | 第21-22页 |
| 2.3.3 量子的交叉、变异 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 改进的双链量子遗传算法 | 第26-36页 |
| 3.1 双链量子遗传算法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 双链编码方式 | 第26-27页 |
| 3.1.2 解空间变换 | 第27页 |
| 3.1.3 量子旋转门更新 | 第27-28页 |
| 3.1.4 量子非门变异处理 | 第28-29页 |
| 3.2 改进双链量子遗传算法(IDCQGA) | 第29-31页 |
| 3.2.1 转角步长函数的改进 | 第29-30页 |
| 3.2.2 利Hε门进行染色体种群的更新 | 第30页 |
| 3.2.3 变异策略的调整 | 第30-31页 |
| 3.3 改进算法在数值函数中的运用 | 第31-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 新算法在倒立摆系统中的应用 | 第36-51页 |
| 4.1 倒立摆综述 | 第36-38页 |
| 4.1.1 倒立摆系统的分类 | 第36-37页 |
| 4.1.2 倒立摆系统的控制方法 | 第37-38页 |
| 4.2 倒立摆模型建立与分析 | 第38-42页 |
| 4.3 模糊神经控制器 | 第42-48页 |
| 4.3.1 NFNN的结构类型 | 第42-44页 |
| 4.3.2 新算法优化的正规化模糊神经网络控制器 | 第44-47页 |
| 4.3.3 确定模糊控制规则 | 第47页 |
| 4.3.4 新算法优化NFNN控制器参数 | 第47-48页 |
| 4.4 仿真结果和分析 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文总结 | 第51页 |
| 5.2 工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
