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基于不动点理论的遗传算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-18页
   ·研究背景第11-15页
     ·遗传算法研究历史概况第11-12页
     ·遗传算法国内外研究现状第12-13页
     ·遗传算法与函数优化第13-15页
   ·不动点理论第15-17页
     ·不动点理论发展概述第15-16页
     ·不动点理论研究现状第16-17页
     ·不动点理论与遗传算法的结合第17页
   ·本文主要研究内容和安排第17-18页
第2章 遗传算法理论基础第18-30页
   ·遗传算法数学理论第18-21页
     ·模式定理第18-20页
     ·积木块假设第20-21页
     ·隐含并行性第21页
   ·遗传算法的基本要素第21-27页
     ·编码第21-23页
     ·适应度函数第23-24页
     ·选择算子第24-25页
     ·交叉算子第25-26页
     ·变异算子第26-27页
   ·未成熟收敛第27页
   ·遗传算法存在的问题第27-29页
   ·小结第29-30页
第3章 不动点算法第30-38页
   ·欧氏空间自映射不动点第30-32页
     ·不动点第30页
     ·零点问题转化为不动点问题第30页
     ·ε-不动点第30-31页
     ·三角剖分第31-32页
   ·单纯剖分第32-33页
     ·单纯形第32页
     ·单纯剖分第32-33页
   ·K_1 剖分和J_1 剖分第33-35页
     ·K_1 剖分第33-34页
     ·J_1 剖分第34-35页
     ·hK_1 剖分和hJ_1 剖分第35页
   ·R_+~n 连续自映射不动点算法第35-37页
     ·互补性问题第35页
     ·不动点算法第35-37页
   ·不动点算法收敛性第37页
   ·小结第37-38页
第4章 基于不动点理论的单目标遗传算法第38-54页
   ·算法基本思想第38页
   ·算法可行性第38-39页
   ·基于不动点理论的单目标遗传算法设计第39-41页
     ·编码第39页
     ·适应度函数的选取第39页
     ·算法初始化第39页
     ·交叉算子第39页
     ·变异算子第39-40页
     ·增维算子第40页
     ·选择算子第40页
     ·种群多样性第40-41页
     ·收敛判断准则第41页
     ·改进遗传算法框架第41页
   ·K_1 剖分优化实验与分析第41-48页
     ·测试函数第41-44页
     ·优化结果与分析第44-48页
   ·hK_1 剖分优化实验与分析第48-52页
     ·测试函数第48-49页
     ·优化过程第49-50页
     ·优化结果及分析第50-52页
   ·小结第52-54页
第5章 多目标进化算法第54-61页
   ·多目标优化第54页
     ·MOP 的数学描述第54页
   ·多目标优化的一些关键因素第54-56页
     ·适应度值的分配与选择第54-55页
     ·种群多样性第55-56页
     ·精英策略第56页
   ·当前主要的多目标遗传算法第56-57页
     ·向量评估遗传算法第56页
     ·NPGA(Niched-Pareto Genetic Algorithm)第56-57页
     ·NSGA(Nondominated Sorting Genetic Algorithm)第57页
   ·多目标遗传算法存在的问题第57页
   ·一种新的改进多目标遗传算法设计第57-59页
     ·算法模型第57-59页
     ·算法特点第59页
   ·小结第59-61页
第6章 基于不动点理论的多目标遗传算法第61-66页
   ·可行性分析第61页
   ·算法基本思想第61-62页
   ·算法设计第62-63页
     ·适应度函数第62页
     ·编码第62页
     ·选择算子第62页
     ·交叉算子第62页
     ·变异算子第62页
     ·不动点算法局部搜索第62-63页
     ·更新Pareto 最优解临时储备器第63页
     ·算法终止条件第63页
   ·实例验证及性能分析第63-64页
     ·测试函数第63-64页
     ·转化为不动点问题第64页
     ·性能分析第64页
   ·小结第64-66页
结论第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
附录第71-72页
作者简介第72-73页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第73-74页

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