| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 第一章 绪论 | 第5-9页 |
| 第一节 遗传算法发展及研究概况 | 第5-7页 |
| 第二节 研究目的和研究内容 | 第7-8页 |
| 第三节 所需软硬件工作环境 | 第8-9页 |
| 第二章 遗传算法的基本原理和方法 | 第9-26页 |
| 第一节 遗传算法基本概念 | 第9-11页 |
| 第二节 遗传算法的实现 | 第11-19页 |
| 第三节 遗传算法的基本定理 | 第19-24页 |
| 第四节 遗传算法的特点和优点 | 第24-26页 |
| 第三章 遗传算法在组合最优化中的应用 | 第26-41页 |
| 第一节 概述 | 第26-30页 |
| 第二节 基本遗传算法在TSP中的应用 | 第30-38页 |
| 第三节 试验结果分析 | 第38-41页 |
| 第四章 遗传算法改进—分层遗传算法 | 第41-54页 |
| 第一节 遗传算法改进 | 第41页 |
| 第二节 几种常用的改进算法 | 第41-44页 |
| 第三节 分层遗传算法 | 第44-48页 |
| 第四节 分层遗传算法在函数优化中的应用 | 第48-52页 |
| 第五节 试验对比分析 | 第52-54页 |
| 第五章 总结 | 第54-56页 |
| 附1： 遗传算法中选择、交叉、变异操作的程序实现 | 第56-69页 |
| 附2： 参考文献 | 第69-70页 |