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求解函数优化问题的遗传算法设计研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-9页
CONTENTS第9-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·研究背景和意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·遗传算法的原理第13页
   ·杂交算子第13-14页
     ·算术杂交第13-14页
     ·拉普拉斯杂交第14页
   ·变异算子第14-15页
     ·均匀变异第15页
     ·非均匀变异第15页
     ·高斯变异第15页
   ·本文的研究内容第15-17页
第二章 基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法第17-24页
   ·背景第17页
   ·基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法第17-19页
     ·适应值共享第17-18页
     ·爬山算子第18-19页
     ·算法的步骤第19页
   ·数值实验第19-23页
   ·小结第23-24页
第三章 基于最速方向搜索的混合遗传算法第24-29页
   ·背景第24页
   ·最速方向搜索算法第24-25页
   ·基于最速方向搜索的混合遗传算法第25-26页
   ·数值实验第26-28页
     ·ASDFSGA、StGA和FEP的比较第26-27页
     ·ASDFSGA、HSOGA和LEA的比较第27-28页
   ·小结第28-29页
第四章 基于辅助种群分类的遗传算法第29-35页
   ·背景第29-30页
   ·基于辅助种群分类的遗传算法第30-32页
     ·辅助种群的适应值函数第30页
     ·半径参数的估计和变化规律第30-31页
     ·基于辅助种群分类的遗传算法的主要步骤第31-32页
   ·数值实验第32-34页
   ·小结第34-35页
第五章 基于半径参数周期性缓慢变化的双种群遗传算法第35-50页
   ·引言第35-36页
   ·相关工作第36-38页
     ·辅助种群的适应值第36页
     ·进化过程第36-38页
   ·基于半径参数周期性缓慢变化的双种群遗传算法第38-41页
     ·新算法中调整半径参数的方法第38-40页
     ·新算法中计算半径参数的最大取值的方法第40-41页
   ·仿真实验第41-45页
   ·辅助种群的分布规律第45-46页
   ·参数的变化对新算法的影响第46-49页
   ·小结第49-50页
结论第50-52页
参考文献第52-55页
攻读硕士学位期间发表论文第55-57页
致谢第57页

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