遗传算法及其在引航排班中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·选题背景及意义 | 第11-13页 |
| ·遗传算法 | 第11页 |
| ·遗传多目标优化 | 第11-12页 |
| ·人员排班问题的研究 | 第12-13页 |
| ·遗传算法的发展及特征 | 第13-17页 |
| ·遗传算法的发展过程 | 第13-14页 |
| ·遗传算法研究的发展动态 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的基本特征 | 第15-17页 |
| 第2章 遗传算法的基本原理 | 第17-35页 |
| ·遗传算法概述 | 第17-21页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第21页 |
| ·遗传算法的特点 | 第21-22页 |
| ·遗传算法的实施 | 第22-28页 |
| ·遗传算法的应用步骤 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的编码 | 第23-24页 |
| ·个体适应度 | 第24-26页 |
| ·复制 | 第26-27页 |
| ·交换 | 第27页 |
| ·变异 | 第27-28页 |
| ·终止条件 | 第28页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第28-31页 |
| ·基本定义 | 第28-29页 |
| ·模式定理 | 第29-31页 |
| (1)复制算子的作用 | 第29-30页 |
| (2) 交换算子的作用 | 第30-31页 |
| (3) 变异算子的作用 | 第31页 |
| ·遗传算子的改进 | 第31-35页 |
| ·二元变异算子 | 第32页 |
| ·重组算子 | 第32-33页 |
| ·单亲遗传算子 | 第33-35页 |
| 第3章 引航任务排班 | 第35-44页 |
| ·人员排班的定义 | 第35页 |
| ·人员排班问题的分类 | 第35-36页 |
| ·大众运输人员排班 | 第35-36页 |
| ·一般人员排班 | 第36页 |
| ·引航人员排班 | 第36页 |
| ·引航人员排班研究状况 | 第36-39页 |
| ·引航员排班 | 第39-41页 |
| ·引航员排班现状 | 第39-41页 |
| ·排班规则与限制 | 第41-42页 |
| ·手工组引航任务和指派的经验 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 引航排班的算法与实现 | 第44-64页 |
| ·引航排班模型的架构 | 第44-45页 |
| ·初始引航任务组的产生 | 第45-50页 |
| ·初始引航任务组产生方法 | 第45-46页 |
| ·宽度优先算法 | 第46-50页 |
| ·构建引航任务的网络树 | 第46-48页 |
| ·宽度优先算法的引航任务组合 | 第48页 |
| ·未组合引航任务的调整 | 第48-50页 |
| ·引航任务组的优化选择模型 | 第50-60页 |
| ·数学模型 | 第50-53页 |
| ·变量的表示 | 第51页 |
| ·数学模型 | 第51-53页 |
| ·引航任务组的遗传算法求解 | 第53-60页 |
| ·编码方式 | 第53-54页 |
| ·初始种群 | 第54页 |
| ·适应度函数 | 第54-55页 |
| ·排序 | 第55-56页 |
| ·选择 | 第56页 |
| ·交叉 | 第56-57页 |
| ·可行解调整 | 第57-59页 |
| ·变异 | 第59-60页 |
| ·产生新种群 | 第60页 |
| ·算法流程图 | 第60页 |
| ·实例分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 一、结论 | 第64页 |
| 二、建议与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 研究生履历 | 第71页 |
