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支持学习的协同进化模型研究及应用

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·引言第11页
   ·生物进化论与进化计算第11-13页
     ·生物进化论第11-13页
     ·生物进化论和进化计算第13页
   ·计算机支持的创新概念设计研究现状第13-14页
   ·本文的内容安排第14-17页
第二章 进化计算与发展现状第17-31页
   ·进化计算概述第17-20页
     ·遗传算法第17-18页
     ·进化策略第18-19页
     ·进化规划第19页
     ·遗传编程第19-20页
   ·遗传算法基本理论第20-23页
     ·模式定理与隐含并行性第21-22页
     ·积木块假设与欺骗问题第22-23页
     ·收敛性分析第23页
   ·遗传算法的基本操作第23-28页
     ·编码第23-25页
     ·交叉算子第25-27页
     ·变异算子第27-28页
   ·遗传算法的主要特点第28-29页
   ·进化计算的研究现状第29-30页
   ·进化计算的局限第30-31页
第三章 协同进化算法及发展现状第31-39页
   ·协同进化论第31-32页
   ·协同进化算法的动力学描述第32-34页
     ·种间竞争的协同进化动力学第32-33页
     ·捕食者与猎物系统的协同进化动力学第33-34页
   ·协同进化模型第34-36页
     ·多种群协同进化的框架第34-35页
     ·协同进化的一般性算法第35-36页
   ·协同进化的研究现状第36-39页
     ·基于种间竞争机制的协同进化算法第36-37页
     ·基于捕食—猎物机制的协同进化算法第37页
     ·基于共生机制的协同进化算法第37-39页
第四章 支持学习的协同进化方法第39-47页
   ·进化与学习第39-40页
   ·相关定义第40-41页
   ·个体Agent 设计第41-42页
   ·自适应学习算子设计第42-43页
     ·个体培训算子第42页
     ·种群吞并算子第42-43页
   ·算法描述第43-44页
     ·种群繁衍第43页
     ·知识空间及其功能特征第43页
     ·算法工作流程第43-44页
   ·仿真实验分析第44-45页
   ·几点说明第45页
   ·本章小结第45-47页
第五章 支持学习的协同进化算法在建筑创新概念设计中的应用第47-57页
   ·问题的提出第47页
   ·系统描述第47-52页
     ·相关定义第47-48页
     ·基于切割组合的种群划分第48页
     ·工作流程第48-49页
     ·系统总体框架第49-50页
     ·种群编码及遗传操作第50-52页
     ·个体评价和选择第52页
   ·仿真实验图例展示第52-57页
     ·楼顶、楼体、基座的协同进化展示第53-54页
     ·主体的自学习生长第54-57页
第六章 结束语第57-59页
   ·本文的主要工作第57页
   ·进一步的研究方向第57-59页
参考文献第59-62页
攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目第62-63页
致谢第63页

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