基于遗传算法的连续函数优化技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·本文的研究背景 | 第7-8页 |
| ·本文研究的主要工作 | 第8-9页 |
| ·文章的组织 | 第9-10页 |
| 本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 遗传算法基本原理及技术 | 第11-28页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第11-12页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第12-14页 |
| ·遗传算法的设计步骤 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的编码技术 | 第15-17页 |
| ·编码性质 | 第15页 |
| ·编码技术 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的适应度函数 | 第17-19页 |
| ·遗传算法的参数 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的操作 | 第20-25页 |
| ·种群的初始化 | 第20页 |
| ·选择操作 | 第20-22页 |
| ·杂交操作 | 第22-23页 |
| ·变异操作 | 第23-24页 |
| ·替换策略 | 第24-25页 |
| ·终止运行条件 | 第25页 |
| ·遗传算法的性能评估 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的本质特征 | 第26页 |
| ·遗传算法的特点及其优缺点 | 第26页 |
| 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 单目标连续函数优化遗传算法 | 第28-41页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·传统优化技术的局限性 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的优越性 | 第29-30页 |
| ·单目标的约束连续函数优化问题的数学描述 | 第30页 |
| ·约束处理方法 | 第30-32页 |
| ·求解单目标连续函数优化问题的遗传算法 | 第32-39页 |
| ·实数编码 | 第32-33页 |
| ·多父体单形杂交算子 | 第33页 |
| ·非均匀变异算子 | 第33-34页 |
| ·遗传算法描述 | 第34-35页 |
| ·收敛性分析 | 第35-36页 |
| ·数值实验 | 第36-39页 |
| 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 多目标优化技术 | 第41-52页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·多目标优化问题及其基本概念 | 第41-42页 |
| ·传统的多目标优化方法及其局限性 | 第42-44页 |
| ·传统的多目标优化方法 | 第42-43页 |
| ·传统的多目标优化方法的局限性 | 第43-44页 |
| ·一个理想的多目标优化过程 | 第44页 |
| ·多目标优化遗传算法 | 第44-51页 |
| ·多目标优化遗传算法的优越性 | 第44-45页 |
| ·适应度赋值 | 第45-46页 |
| ·适应度共享和多样性维护 | 第46-50页 |
| ·算法的性能评估 | 第50-51页 |
| 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 多目标连续函数优化遗传算法 | 第52-65页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·多目标连续函数优化问题的数学描述 | 第52页 |
| ·约束联赛选择算子 | 第52-53页 |
| ·(μ十λ)选择策略 | 第53页 |
| ·种群按目标函数值分解成子种群 | 第53-54页 |
| ·求解多目标连续函数优化问题的遗传算法 | 第54-63页 |
| ·模拟二进制杂交算子 | 第54页 |
| ·多项式变异算子 | 第54-55页 |
| ·算法描述 | 第55-56页 |
| ·收敛性分析 | 第56-58页 |
| ·数值实验 | 第58-63页 |
| 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-68页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·工作总结 | 第65-66页 |
| ·进一步的工作 | 第66-67页 |
| 本章小结 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 论文独创性声明 | 第73页 |
| 论文使用授权声明 | 第73-74页 |
