基于遗传算法的软件发布规划决策研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及特色 | 第10-12页 |
| 第二章 遗传算法理论 | 第12-20页 |
| 2.1 遗传算法基本思想 | 第12-14页 |
| 2.2 遗传算法编码方法 | 第14页 |
| 2.3 遗传算法的基本操作 | 第14-17页 |
| 2.3.1 选择 | 第15页 |
| 2.3.2 交叉 | 第15-17页 |
| 2.3.3 变异 | 第17页 |
| 2.4 适应度函数 | 第17-18页 |
| 2.5 遗传算法设计的主要步骤 | 第18-20页 |
| 第三章 软件发布规划形式化 | 第20-26页 |
| 3.1 软件发布规划形式化概述 | 第20页 |
| 3.2 软件发布规划属性描述 | 第20-23页 |
| 3.2.1 决策变量 | 第21页 |
| 3.2.2 硬约束 | 第21页 |
| 3.2.3 软约束 | 第21-22页 |
| 3.2.4 目标规划 | 第22-23页 |
| 3.3 解决问题的进化方法 | 第23-26页 |
| 3.3.1 合格的解决方案 | 第23-24页 |
| 3.3.2 解集多样性 | 第24-26页 |
| 第四章 遗传算法求解软件发布规划设计 | 第26-37页 |
| 4.1 软件发布规划问题用遗传算法来描述 | 第26页 |
| 4.2 遗传算法求解软件发布规划问题的设计与实现 | 第26-37页 |
| 4.2.1 算法整体流程 | 第26页 |
| 4.2.2 编码方式 | 第26-28页 |
| 4.2.3 建立初始种群 | 第28页 |
| 4.2.4 硬约束检测种群 | 第28-30页 |
| 4.2.5 适应度函数 | 第30-32页 |
| 4.2.6 选择操作 | 第32-34页 |
| 4.2.7 交叉操作 | 第34-35页 |
| 4.2.8 变异操作 | 第35-36页 |
| 4.2.9 终止条件 | 第36-37页 |
| 第五章 实验与分析 | 第37-41页 |
| 5.1 实验目标 | 第37页 |
| 5.2 实验过程 | 第37-38页 |
| 5.2.1 环境工具 | 第37页 |
| 5.2.2 实现要点 | 第37-38页 |
| 5.3 实验数据 | 第38-39页 |
| 5.4 分析与结论 | 第39-41页 |
| 总结 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 研究生期间发表论文的情况 | 第47-48页 |
