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高维优化进化算法及其应用研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-23页
   ·优化技术与进化计算第11-16页
     ·优化技术第11-12页
     ·进化算法第12-15页
     ·进化算法的应用第15-16页
   ·高维进化在多机器人领域的国内外研究现状分析第16-20页
     ·国内外研究现状分析第16-19页
     ·研究难点及解决途径第19-20页
   ·课题来源与研究意义第20-21页
     ·课题来源第20-21页
     ·研究意义第21页
   ·研究内容及章节安排第21-23页
     ·研究内容第21页
     ·章节安排第21-22页
     ·论文的组织框架第22-23页
第二章 约束优化技术及高维进化框架第23-41页
   ·约束优化问题及其相关定义第23-24页
   ·约束处理技术第24-29页
     ·惩罚函数法第25-26页
     ·多目标法第26-29页
     ·其它算法第29页
   ·高维进化算法的框架研究第29-37页
     ·文化算法第30-31页
     ·差异进化算法第31-33页
     ·粒子群优化算法第33-36页
     ·其他框架或算子第36-37页
   ·个体优劣的比较准则第37-39页
   ·需要解决的几个主要问题第39-40页
   ·小结第40-41页
第三章 佳点集实数域进化算法用于约束优化第41-64页
   ·进化策略与约束优化第41-42页
   ·交叉算子概述第42-47页
     ·二进制交叉算子第42-43页
     ·实数交叉算子第43-47页
   ·基于佳点集原理的约束优化进化算法第47-53页
     ·分步交叉策略第47-48页
     ·佳点集的基本定义和性质第48-49页
     ·在t维空间中取佳点的方法第49-52页
     ·变异第52-53页
     ·初始化种群的佳点集方法第53页
     ·选择下一代种群第53页
   ·约束优化进化算法的测试第53-55页
   ·实验结果与分析第55-62页
     ·结果分析第57-58页
     ·分步交叉的选定第58-62页
   ·小结第62-64页
第四章 高维进化策略用于演化神经网络第64-80页
   ·演化神经网络现状第64-65页
   ·网络的整体编码第65-67页
   ·混合进化策略第67-71页
     ·粒子群优化算子第68-70页
     ·佳点集进化算子第70-71页
     ·混合进化策略的算法流程第71页
   ·实验结果与分析第71-79页
     ·鲁棒性分析第73-76页
     ·高维全局优化数值实验第76-79页
   ·小结第79-80页
第五章 字典序进化算法用于组合优化问题第80-94页
   ·基于字典序进化算法的基本思想及理论分析第81-84页
     ·搜索空间的压缩第84页
     ·空间转移技术第84页
   ·基于字典序的进化算法第84-90页
     ·初始种群与精英队列第85页
     ·交叉第85-86页
     ·变异第86页
     ·精英个体的自学习第86-87页
     ·求解TSP问题的字典序进化算法流程第87页
     ·算法的收敛性第87-90页
   ·仿真试验及结果第90-92页
   ·小结第92-94页
第六章 进化策略用于阴性选择第94-107页
   ·生物免疫技术第94-96页
     ·BIS的特征与机理第95-96页
   ·人工免疫系统第96-99页
     ·免疫系统中的几个基本概念第96-97页
     ·阴性选择算法第97-98页
     ·克隆选择算法第98-99页
   ·故障监测和诊断第99-106页
     ·问题的描述第100-101页
     ·比较机制第101-103页
     ·基于比较机制的进化算法第103-104页
     ·理论分析第104-105页
     ·仿真实验与分析第105-106页
   ·结论第106-107页
第七章 结论与展望第107-109页
   ·本论文工作总结第107页
   ·进一步的研究方向第107-109页
参考文献第109-120页
致谢第120-121页
攻读博士学位期间的科研工作与研究成果第121-122页

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