| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| §1-1 专家分配问题研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| 1-1-1 专家分配问题的背景和研究意义 | 第7-8页 |
| 1-1-2 专家分配问题的研究现状 | 第8页 |
| §1-2 遗传算法和蚂蚁算法融合的研究背景和研究现状 | 第8-10页 |
| 1-2-1 遗传算法和蚂蚁算法融合的研究背景 | 第8-9页 |
| 1-2-2 遗传算法和蚂蚁算法融合算法的研究现状 | 第9-10页 |
| §1-3 论文的主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 基于正反馈机制的遗传算法的研究 | 第11-25页 |
| §2-1 遗传算法的原理和特点 | 第11-14页 |
| 2-1-1 遗传算法的原理 | 第11页 |
| 2-1-2 遗传算子 | 第11-12页 |
| 2-1-3 遗传算法的流程描述 | 第12-13页 |
| 2-1-4 遗传算法的特点 | 第13-14页 |
| §2-2 蚂蚁算法的原理和特点 | 第14-16页 |
| 2-2-1 蚂蚁算法的原理 | 第14页 |
| 2-2-2 蚂蚁系统模型 | 第14-15页 |
| 2-2-3 蚂蚁算法的特点 | 第15页 |
| 2-2-4 最大、最小蚂蚁系统 | 第15-16页 |
| §2-3 基于正反馈机制的遗传算法 | 第16-25页 |
| 2-3-1 基于正反馈机制的遗传算法的基本思想 | 第16-19页 |
| 2-3-2 基于正反馈机制的遗传算法在TSP 问题中的应用 | 第19-23页 |
| 2-3-3 基于正反馈机制的遗传算法对TSP 问题的仿真结果 | 第23-25页 |
| 第三章 正反馈机制在求解专家分配问题的遗传算法中的应用 | 第25-43页 |
| §3-1 专家分配问题的模型建立 | 第25-28页 |
| 3-1-1 专家分配问题的分析 | 第25-27页 |
| 3-1-2 专家分配问题的数学模型 | 第27-28页 |
| §3-2 求解专家分配问题的遗传算法设计 | 第28-31页 |
| 3-2-1 数据初始化 | 第28-29页 |
| 3-2-2 编码设计 | 第29页 |
| 3-2-3 适应度函数的构造 | 第29-30页 |
| 3-2-4 遗传算子设计 | 第30-31页 |
| 3-2-5 初始种群的产生 | 第31页 |
| §3-3 基于正反馈机制的变异操作 | 第31-43页 |
| 3-3-1 信息素矩阵的建立 | 第31-32页 |
| 3-3-2 信息素更新方程 | 第32页 |
| 3-3-3 信息素指导下的启发式变异 | 第32-33页 |
| 3-3-4 信息素指导下的自适应变异 | 第33-35页 |
| 3-3-5 信息素指导下的变异操作流程描述 | 第35-36页 |
| 3-3-6 实验结果与分析 | 第36-43页 |
| 第四章 专家优化系统的设计与实现 | 第43-52页 |
| §4-1 算法研究的系统实现 | 第43-45页 |
| 4-1-1 算法和应用系统的数据处理对比 | 第43页 |
| 4-1-2 算法参数和应用系统参数对比 | 第43-45页 |
| §4-2 系统的总体设计 | 第45-46页 |
| §4-3 系统的对象模型 | 第46-49页 |
| 4-3-1 系统用例 | 第46页 |
| 4-3-2 系统包和类的设计 | 第46-49页 |
| §4-4 系统运行实例 | 第49-52页 |
| 第五章 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第56页 |
