混合演化计算研究及应用
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 演化计算的概述 | 第8-16页 |
| ·演化计算的发展 | 第8页 |
| ·演化计算的主要分支 | 第8-11页 |
| ·遗传算法 | 第9页 |
| ·演化策略 | 第9-10页 |
| ·演化规划 | 第10-11页 |
| ·遗传程序设计 | 第11页 |
| ·其它的分支 | 第11页 |
| ·演化计算的理论基础 | 第11-13页 |
| ·遗传算法的收敛性分析 | 第12-13页 |
| ·演化规划和演化策略的收敛性 | 第13页 |
| ·演化计算面临的挑战 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 混合的分布估计算法求解多维背包问题 | 第16-26页 |
| ·多维背包问题(MKP) | 第16-17页 |
| ·问题的描述 | 第16-17页 |
| ·研究现状 | 第17页 |
| ·分布估计算法 | 第17-19页 |
| ·基本概念 | 第17-18页 |
| ·算法描述 | 第18-19页 |
| ·松驰互补的分布估计算法 | 第19-21页 |
| ·互补机制 | 第19-20页 |
| ·松驰互补的概念 | 第20页 |
| ·松驰互补的分布估计算法 | 第20-21页 |
| ·求解多维背包问题(MKP)的松驰互补估计算法 | 第21-23页 |
| ·求解MKP问题的松驰互补概率图模型 | 第21-22页 |
| ·求解MKP问题的EDAs的染色体编码 | 第22页 |
| ·其它问题 | 第22-23页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第23-25页 |
| ·实验设计 | 第23页 |
| ·实验结果 | 第23-25页 |
| ·实验分析 | 第25页 |
| ·结语 | 第25-26页 |
| 第三章 量子分布估计演化算法 | 第26-38页 |
| ·量子演化算法 | 第26-31页 |
| ·量子计算基础 | 第26-27页 |
| ·量子演化算法 | 第27-31页 |
| ·量子分布估计演化算法 | 第31-34页 |
| ·量子分布估计算法的染色表示 | 第32页 |
| ·量子状态的调整 | 第32-33页 |
| ·量子分布估计演化算法的流程 | 第33-34页 |
| ·数值实验 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-38页 |
| 第四章 基于混沌扰动的演化算法 | 第38-50页 |
| ·郭涛算法简介 | 第38-40页 |
| ·函数优化问题的形式化描述 | 第38页 |
| ·郭涛算法的一般流程 | 第38-39页 |
| ·郭涛算法的特点 | 第39-40页 |
| ·混沌与混沌优化 | 第40-43页 |
| ·混沌的概念 | 第40-41页 |
| ·虫口模型-Logistic映射 | 第41-42页 |
| ·混沌优化方法简介 | 第42-43页 |
| ·基于混沌的郭涛算法 | 第43-44页 |
| ·混沌多父体杂交算子 | 第43-44页 |
| ·数值实验与分析 | 第44-49页 |
| ·实验一 | 第44-48页 |
| ·实验二 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·创新与展望 | 第50-52页 |
| ·本文的主要工作 | 第50页 |
| ·改进与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录一 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第54-56页 |
| 附录二 致谢 | 第56-58页 |
