| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·遗传算法发展简史及现状 | 第8-11页 |
| ·遗传算法的应用 | 第11-12页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第12-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 遗传算法的基本原理 | 第14-29页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第14-17页 |
| ·遗传与变异 | 第14-15页 |
| ·进化 | 第15页 |
| ·遗传与进化的系统观 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的基本描述 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的数学理论 | 第18-29页 |
| ·模式定理 | 第18-20页 |
| ·隐含并行性原理 | 第20-22页 |
| ·积木块假设与遗传算法欺骗问题 | 第22页 |
| ·遗传算法的收敛性研究 | 第22-26页 |
| ·适应度函数的自相关分析 | 第26-29页 |
| 第三章 遗传算法的基本实现技术 | 第29-50页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第29页 |
| ·遗传算法的编码方式 | 第29-36页 |
| ·格雷码编码方法 | 第31-33页 |
| ·浮点数编码方法 | 第33-34页 |
| ·符号编码方法 | 第34-35页 |
| ·多参数级联编码方法 | 第35页 |
| ·多参数交叉编码方法 | 第35-36页 |
| ·群体设定 | 第36-38页 |
| ·初始群体的设定 | 第36页 |
| ·群体多样性 | 第36-38页 |
| ·适应度函数 | 第38-42页 |
| ·目标函数映射成适应度函数 | 第38页 |
| ·适应度函数定标 | 第38-41页 |
| ·适应度函数的设计对遗传算法的影响 | 第41-42页 |
| ·遗传算子 | 第42-45页 |
| ·选择算子 | 第42-43页 |
| ·交叉算子 | 第43-44页 |
| ·变异算子 | 第44-45页 |
| ·遗传算法的运行参数 | 第45-46页 |
| ·约束条件的处理方法 | 第46-50页 |
| ·搜索空间限定法 | 第46-47页 |
| ·可行解变换法 | 第47-48页 |
| ·罚函数法 | 第48-50页 |
| 第四章 改进的排挤小生境遗传算法 | 第50-71页 |
| ·物种形成与小生境技术 | 第50-53页 |
| ·一种基于罚函数的排挤小生境遗传算法及其改进 | 第53-59页 |
| ·基于改进K-均值聚类分析的排挤小生境遗传算法 | 第59-61页 |
| ·聚类方法综述 | 第59-60页 |
| ·基于改进K-均值聚类分析的排挤小生境遗传算法 | 第60-61页 |
| ·数值实验 | 第61-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 基于小生境遗传算法的采区优化设计 | 第71-77页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·走向长壁采区优化设计模型 | 第71-74页 |
| ·问题描述 | 第71-72页 |
| ·参数编码 | 第72-73页 |
| ·对目标函数的考虑 | 第73-74页 |
| ·实例 | 第74页 |
| ·简单遗传算法对模型的优化 | 第74-75页 |
| ·遗传操作设计 | 第74页 |
| ·优化结果 | 第74-75页 |
| ·改进的基于罚函数排挤小生境遗传算法对模型的优化 | 第75页 |
| ·遗传操作设计 | 第75页 |
| ·优化结果 | 第75页 |
| ·基于改进K-均值聚类分析的排挤小生境遗传算法对模型的优化 | 第75-76页 |
| ·遗传操作设汁 | 第75-76页 |
| ·优化结果 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 主要结论及展望 | 第77-81页 |