模拟退火分层遗传算法及其在（N+M）容错系统优化中的应用研究
| 第一章 引言 | 第1-16页 |
| ·课题的提出 | 第7-9页 |
| ·传统的优化方法 | 第7-8页 |
| ·遗传算法的特点 | 第8-9页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第9-11页 |
| ·遗传算法的发展概述 | 第11-14页 |
| ·遗传算法的产生和发展 | 第11-12页 |
| ·遗传算法的应用领域 | 第12-13页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章(N+M)容错控制系统优化模型 | 第16-23页 |
| ·工作原理 | 第16-17页 |
| ·可靠性分析 | 第17-18页 |
| ·与2N 容错系统的比较 | 第18-19页 |
| ·优化模型 | 第19-21页 |
| ·模型的图解分析 | 第21-23页 |
| 第三章 模拟退火分层遗传算法的设计 | 第23-42页 |
| ·分层遗传算法的设计 | 第23-31页 |
| ·基本原理 | 第23-24页 |
| ·编码设计 | 第24-26页 |
| ·选择算子的确定 | 第26-27页 |
| ·交叉算子的确定 | 第27-29页 |
| ·变异算子的确定 | 第29-31页 |
| ·精英保留策略 | 第31页 |
| ·模拟退火遗传算法的设计 | 第31-40页 |
| ·模拟退火遗传算法基本原理 | 第31-36页 |
| ·约束条件处理的模拟退火 | 第36-38页 |
| ·交叉和变异概率的模拟退火 | 第38页 |
| ·交叉和变异后个体的模拟退火 | 第38-39页 |
| ·温度参数的控制 | 第39-40页 |
| ·模拟退火分层遗传算法的设计 | 第40-42页 |
| 第四章 模拟退火分层遗传算法的实现 | 第42-52页 |
| ·分层遗传算法的流程图 | 第42-43页 |
| ·模拟退火遗传算法的流程图 | 第43-44页 |
| ·模拟退火分层遗传算法的流程图 | 第44-46页 |
| ·三种遗传算法中核心模块的流程图 | 第46-50页 |
| ·适应值计算 | 第46页 |
| ·排序和选择 | 第46-47页 |
| ·精英保留策略 | 第47-48页 |
| ·交叉操作及产生个体模拟退火 | 第48-49页 |
| ·变异操作及产生个体模拟退火 | 第49-50页 |
| ·模拟退火温度的下降 | 第50页 |
| ·算法运行控制界面 | 第50-52页 |
| 第五章 遗传算法优化求解及结果分析 | 第52-59页 |
| ·遗传算法求解结果及分析 | 第52-55页 |
| ·参数的选择 | 第52页 |
| ·计算结果 | 第52-53页 |
| ·与文献[39]结果的对比 | 第53-54页 |
| ·与文献[50]结果的对比 | 第54-55页 |
| ·几种遗传算法性能分析 | 第55-59页 |
| ·六种算法及计算结果 | 第55-56页 |
| ·遗传算法性能分析 | 第56-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59页 |
| ·研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 附录 三种算法的 Matlab 源程序 | 第66-100页 |
