| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-5页 |
| 第一章 绪论 | 第5-9页 |
| ·选题背景及意义 | 第5-7页 |
| ·控制器参数优化的意义 | 第5-6页 |
| ·遗传算法在参数优化中的可行性 | 第6-7页 |
| ·论文主要工作 | 第7-9页 |
| 第二章 基本遗传算法以及存在的问题 | 第9-13页 |
| ·遗传算法基本知识 | 第9-10页 |
| ·遗传算法的实现方法 | 第10-11页 |
| ·编码方法 | 第10页 |
| ·适应度函数 | 第10-11页 |
| ·遗传算法存在的问题 | 第11-13页 |
| ·编空间的模式搜索 | 第11-12页 |
| ·模式欺骗性与隐含并行性和收敛性的关系 | 第12-13页 |
| 第三章 遗传算法的改进 | 第13-28页 |
| ·初始种群选择策略 | 第13-16页 |
| ·免疫遗传算法 | 第16-22页 |
| ·免疫算法概述 | 第16页 |
| ·免疫优化算法 | 第16-21页 |
| ·基于免疫自我调节机制的免疫优化算法 | 第16-18页 |
| ·基于免疫自我调节机制的免疫优化算法的拓展 | 第18-20页 |
| ·其它免疫算法 | 第20-21页 |
| ·几种优化算法总结 | 第21页 |
| ·免疫优化算法前景展望 | 第21-22页 |
| ·混沌遗传算法 | 第22-25页 |
| ·基本算法 | 第22-24页 |
| ·混沌遗传算法优化效率的评价准则 | 第24-25页 |
| ·免疫算法与混沌算法的结合 | 第25-28页 |
| 第四章 系统分析与目标函数 | 第28-38页 |
| ·热工系统分析 | 第28页 |
| ·目标函数求取 | 第28-38页 |
| ·Pareto法 | 第29-32页 |
| ·概念 | 第29-30页 |
| ·Pareto法基本思想 | 第30页 |
| ·结合非精确目标权重偏好信息与Pareto秩的交互式 多目标方法 | 第30-32页 |
| ·基于灰色理论的多目标寻优 | 第32-34页 |
| ·基于灰色理论的权重的评估法 | 第32-33页 |
| ·灰色差异度的计算 | 第33-34页 |
| ·Pareto法与灰色理论的结合 | 第34-38页 |
| 第五章 应用举例与软件设计 | 第38-43页 |
| ·应用举例 | 第38-40页 |
| ·水位系统 | 第38-39页 |
| ·过热汽温系统 | 第39-40页 |
| ·软件介绍 | 第40-43页 |
| 第六章 结论与研究展望 | 第43-45页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| ·研究前景 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致 谢 | 第47-48页 |
| 在学期间发表的论文 | 第48-49页 |
| 在学期间参与的科研项目 | 第49页 |