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实数编码遗传算法机理分析及算法改进研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-33页
   ·引言第10-11页
   ·遗传算法的生物学背景第11-12页
     ·遗传变异理论第11页
     ·进化论第11-12页
   ·遗传算法的起源与发展第12-13页
   ·遗传算法的基本结构及主要特点第13-20页
     ·遗传算法的基本结构第13-19页
     ·遗传算法的主要特点第19-20页
   ·遗传算法理论研究第20-26页
     ·模式定理和积木块假设第20-21页
     ·编码策略第21-22页
     ·收敛性与收敛速度分析第22-24页
     ·问题难解性预测与算法性能评价指标第24-26页
     ·No Free Lunch定理第26页
   ·遗传算法的研究现状及发展趋势第26-31页
   ·本文主要研究内容第31-33页
第二章 实数编码遗传算法机理研究—块式理论第33-53页
   ·引言第33页
   ·优化问题假设及RCGA算法描述第33-36页
     ·优化问题描述及分析第33-35页
     ·RCGA算法描述第35-36页
   ·以往研究局限性分析第36-37页
   ·实数编码遗传算法算子作用机制分析第37-44页
     ·选择算子作用机制分析第37-39页
     ·基本交叉算子作用机制分析第39-41页
     ·变异算子作用机制分析第41-43页
     ·交叉算子与变异算子作用比较第43-44页
   ·优势块规模增长理论—种群漂移块式定理第44-50页
     ·最优块与优势块第44页
     ·选择算子对最优块的影响分析第44-45页
     ·交叉算子对最优块规模的影响分析第45页
     ·变异算子对最优块的影响分析第45页
     ·精英保存策略对最优块规模的影响第45-46页
     ·种群漂移与RCGA参数设置分析第46-49页
     ·RCGA遗传漂移块式定理第49-50页
   ·RCGA提前收敛原因分析第50-51页
   ·块式理论对一些改进遗传算法的解释第51页
   ·小结第51-53页
第三章 基于物种选择的遗传算法第53-72页
   ·引言第53页
   ·基于多精英保存策略的遗传算法第53-59页
     ·算法思想来源第53-54页
     ·算法参数及有关说明第54-55页
     ·算法描述第55-56页
     ·数值实验第56-59页
   ·基于物种选择的遗传算法第59-71页
     ·算法GAEP的几点考虑第59页
     ·算法GASS生物学背景第59-61页
     ·算法GASS描述第61-62页
     ·算法GAEP与算法GASS性能比较第62-66页
     ·参数分析第66-71页
   ·小结第71-72页
第四章 GASS的改进算法及性能研究第72-86页
   ·引言第72页
   ·算法GASS进一步研究第72-73页
   ·IGASS算法第73-77页
     ·算法参数说明第73-74页
     ·算法描述第74-77页
   ·数值实验第77-83页
     ·算法IGASS与算法GASS性能比较第77-79页
     ·高维函数IGASS算法与PHEP算法性能比较第79页
     ·算法动态特性分析第79-82页
     ·超高维函数IGASS算法与CEC2008算法性能比较第82-83页
   ·与常见改进算法设计思想的比较第83页
   ·算法性能分析第83-85页
   ·小结第85-86页
第五章 求解约束优化问题的一种混合算法第86-103页
   ·引言第86-87页
   ·约束处理技术综述第87-90页
     ·惩罚函数法第87-88页
     ·多目标法第88-90页
   ·约束处理技术几个问题的分析第90-93页
     ·有关Pareto前沿分析第90页
     ·约束处理技术局限性分析第90-91页
     ·精确惩罚因子存在性分析第91-93页
   ·算法MGASS求解约束优化问题第93-98页
     ·算法思想第93页
     ·惩罚因子设计第93-94页
     ·种群划分第94页
     ·参数说明第94-95页
     ·算法描述第95-98页
   ·数值实验与结论第98-102页
   ·小结第102-103页
第六章 总结与展望第103-106页
   ·总结第103-104页
   ·展望第104-106页
参考文献第106-116页
附录1:高维测试函数第116-122页
致谢第122-123页
攻读学位期间主要的研究成果第123-124页

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