| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 术语表 | 第15-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-33页 |
| 1.1 引言 | 第17-18页 |
| 1.2 遗传算法 | 第18-23页 |
| 1.2.1 遗传算法概述 | 第18-21页 |
| 1.2.2 遗传算法的基本结构 | 第21-23页 |
| 1.3 RNA遗传算法 | 第23-26页 |
| 1.3.1 RNA遗传算法的生物学基础 | 第24-25页 |
| 1.3.2 RNA遗传算法概述 | 第25-26页 |
| 1.4 桥式吊车系统 | 第26-30页 |
| 1.4.1 桥式吊车系统概述 | 第26-27页 |
| 1.4.2 桥式吊车研究现状 | 第27-30页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第30-33页 |
| 第2章 受鱼群行为启发的RNA遗传算法 | 第33-63页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 受鱼群行为启发的RNA遗传算法(fsRNA-GA) | 第34-45页 |
| 2.2.1 编码与解码 | 第34-36页 |
| 2.2.2 选择操作 | 第36-37页 |
| 2.2.3 交叉操作 | 第37-40页 |
| 2.2.4 变异操作 | 第40-42页 |
| 2.2.5 邻域搜索操作 | 第42-43页 |
| 2.2.6 fsRNA-GA算法实现步骤 | 第43-45页 |
| 2.3 算法性能测试与分析 | 第45-50页 |
| 2.3.1 测试函数 | 第45-46页 |
| 2.3.2 实验结果及分析 | 第46-50页 |
| 2.4 基于fsRNA-GA的二维桥式吊车RBF神经网络建模方法 | 第50-60页 |
| 2.4.1 背景介绍 | 第50-51页 |
| 2.4.2 问题描述 | 第51-53页 |
| 2.4.3 RBF神经网络 | 第53-55页 |
| 2.4.4 适应度函数 | 第55-56页 |
| 2.4.5 RBF神经网络建模实验与结果分析 | 第56-60页 |
| 2.5 小结 | 第60-63页 |
| 第3章 高位密码子选择操作RNA遗传算法 | 第63-85页 |
| 3.1 引言 | 第63-64页 |
| 3.2 高位密码子选择操作RNA遗传算法(csRNA-GA) | 第64-72页 |
| 3.2.1 编码与解码 | 第64页 |
| 3.2.2 高位密码子选择操作 | 第64-68页 |
| 3.2.3 交叉操作 | 第68-69页 |
| 3.2.4 变异操作 | 第69-70页 |
| 3.2.5 csRNA-GA算法实现步骤 | 第70-72页 |
| 3.3 算法性能测试与分析 | 第72-77页 |
| 3.3.1 测试函数 | 第72-73页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第73-77页 |
| 3.4 基于csRNA-GA的二维桥式吊车PID控制方法 | 第77-84页 |
| 3.4.1 背景介绍 | 第77-78页 |
| 3.4.2 问题描述 | 第78-80页 |
| 3.4.3 适应度函数 | 第80-81页 |
| 3.4.4 PID控制器参数优化及结果分析 | 第81-84页 |
| 3.5 小结 | 第84-85页 |
| 第4章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 4.1 全文工作总结 | 第85-86页 |
| 4.2 今后的研究工作 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 | 第93-95页 |
| 作者简介 | 第95页 |
