基于免疫遗传算法的工程项目多目标优化研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第8-12页 |
| ·多目标优化问题研究现状 | 第8-9页 |
| ·遗传算法研究现状 | 第9-10页 |
| ·人工免疫算法研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容及创新点 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12页 |
| ·本文主要创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 多目标优化的免疫遗传算法 | 第13-24页 |
| ·遗传算法 | 第13-14页 |
| ·基本遗传算法 | 第14-17页 |
| ·基本遗传算法运算流程 | 第15-16页 |
| ·基本遗传算法的改进 | 第16-17页 |
| ·人工免疫算法 | 第17-18页 |
| ·标准人工免疫算法的理论基础 | 第18-19页 |
| ·信息熵 | 第18页 |
| ·抗体间的亲和性 | 第18-19页 |
| ·抗体与抗原间的亲和性 | 第19页 |
| ·抗体浓度 | 第19页 |
| ·期望繁殖率 | 第19页 |
| ·标准人工免疫算法的运算流程 | 第19-21页 |
| ·基于欧氏距离的人工免疫算法 | 第21-22页 |
| ·人工免疫算法与遗传算法的比较 | 第22-24页 |
| 第三章 基于免疫遗传原理的多目标优化算法 | 第24-33页 |
| ·基本免疫遗传算法 | 第24-26页 |
| ·改进的免疫遗传算法研究 | 第26-28页 |
| ·改进的免疫遗传算法的提出 | 第26-27页 |
| ·改进的免疫遗传算法 | 第27-28页 |
| ·测试函数 | 第28-33页 |
| 第四章 工程项目多目标综合优化模型的建立 | 第33-40页 |
| ·工程项目多目标优化问题的理论基础 | 第33-35页 |
| ·多目标优化问题的基本理论 | 第33页 |
| ·传统多目标优化问题的求解方法 | 第33-34页 |
| ·工程项目多目标优化 | 第34-35页 |
| ·进度—成本模型分析 | 第35-37页 |
| ·质量模型分析 | 第37-39页 |
| ·工程项目多目标优化模型 | 第39-40页 |
| 第五章 算例分析 | 第40-45页 |
| ·工程概括 | 第40-41页 |
| ·模型建立 | 第41-42页 |
| ·免疫遗传算法的实现 | 第42-43页 |
| ·染色体结构 | 第42页 |
| ·初始化 | 第42页 |
| ·适应度的计算 | 第42页 |
| ·选择操作 | 第42-43页 |
| ·交叉和变异操作 | 第43页 |
| ·算法终止条件 | 第43页 |
| ·结果分析 | 第43-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录1 测试函数MATLAB 源代码 | 第50-58页 |
| 附录2 工程项目多目标问题MATLAB 源代码 | 第58-70页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
