启发式遗传算法设计及应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.2.1 遗传算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 遗传算法发展趋势 | 第14页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 遗传算法介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 遗传算法思想及特点 | 第16-17页 |
| 2.1.1 GA主要思想 | 第16页 |
| 2.1.2 GA特点 | 第16-17页 |
| 2.2 遗传算法结构 | 第17-20页 |
| 2.2.1 GA基本原理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 适应度和选择函数 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基因复制、交叉、突变 | 第19-20页 |
| 2.3 遗传算法应用 | 第20-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于遗传算法的PPI网络聚类 | 第22-35页 |
| 3.1 适用于PPI网络的遗传算法模型 | 第22页 |
| 3.2 编码实现 | 第22-25页 |
| 3.3 评价函数 | 第25-26页 |
| 3.4 解码实现 | 第26-27页 |
| 3.5 个体变异 | 第27-29页 |
| 3.5.1 交叉 | 第27-28页 |
| 3.5.2 突变 | 第28-29页 |
| 3.5.3 个体选择 | 第29页 |
| 3.6 生成预测集及小结 | 第29-30页 |
| 3.7 实验结果的比较分析 | 第30-34页 |
| 3.7.1 与标准集进行匹配 | 第30-32页 |
| 3.7.2 几种算法的性能比较 | 第32-34页 |
| 3.8 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于遗传算法的N-queens问题 | 第35-43页 |
| 4.1 N-queens问题介绍 | 第35-37页 |
| 4.2 基于遗传算法的N-queens问题研究 | 第37-41页 |
| 4.2.1 算法实现过程 | 第37-38页 |
| 4.2.2 算法改进 | 第38-41页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第41-42页 |
| 4.4 小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于并行遗传算法的最短路径问题 | 第43-50页 |
| 5.1 最短路径问题描述 | 第43-44页 |
| 5.1.1 最短路径问题介绍 | 第43页 |
| 5.1.2 传统算法及其优缺点 | 第43-44页 |
| 5.2 基于并行遗传算法的求解最短路径 | 第44-48页 |
| 5.2.1 并行遗传算法 | 第44-46页 |
| 5.2.2 基于混合遗传算法的最短路径求解 | 第46-48页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
