| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| 1．1 生物进化的启示 | 第7-8页 |
| 1．2 遗传算法的发展过程 | 第8-12页 |
| 1．3 遗传算法的基本原理 | 第12-15页 |
| 1．4 遗传算法的特点 | 第15-16页 |
| 1．5 遗传算法在电磁工程中的应用 | 第16-17页 |
| 1．6 本文主要研究结果 | 第17-19页 |
| 第二章 遗传算法的基本理论 | 第19-29页 |
| 2．1 模式定理与积木块假设 | 第19-23页 |
| 2．2 一个GA—骗问题 | 第23-24页 |
| 2．3 隐并行性 | 第24-25页 |
| 2．4 编码原则 | 第25-29页 |
| 第三章 遗传算法的高级技术 | 第29-61页 |
| 3．1 求解连续优化问题的遗传算法 | 第29-32页 |
| 3．2 编码形式与交叉算子特性 | 第32-42页 |
| 3．2．1 作用于二进制串的单点交叉算子的对称性 | 第33-35页 |
| 3．2．2 单点交叉算子作用下的二进制串的子代串的串值分布概率特性 | 第35-38页 |
| 3．2．3 作用于Gray码数串上的单点交叉算子特性 | 第38-42页 |
| 3．3 早熟现象与适应度值缩放技术 | 第42-49页 |
| 3．4 局部搜索算子与混合遗传算法（HGA） | 第49-54页 |
| 3．5 实数码遗传算法（real coded genetic algorithm） | 第54-61页 |
| 第四章 遗传算法在阻抗匹配问题中的应用 | 第61-80页 |
| 4．1 基于遗传算法的阶梯阻抗变换器的优化设计 | 第61-70页 |
| 4．2 基于遗传算法的宽带匹配网络的优化设计 | 第70-71页 |
| 4．3 编码方式和交叉算子 | 第71-74页 |
| 4．4 设计实例 | 第74-80页 |
| 第五章 遗传算法在微波测量中的应用 | 第80-92页 |
| 5．1 遗传算法在六端口反射计校准中的应用 | 第80-83页 |
| 5．1．1 共轭线性化校准法 | 第80-81页 |
| 5．1．2 基于遗传算法的六端口校准方法 | 第81页 |
| 5．1．3 计算实例 | 第81-83页 |
| 5．2 遗传算法在有耗分层媒质参数测量中的应用 | 第83-92页 |
| 5．2．1 多端口反射计的校准 | 第83-86页 |
| 5．2．1．1 全面最小二乘法 | 第83-85页 |
| 5．2．1．2 TLS校准法 | 第85-86页 |
| 5．2．2 分层媒质的测量原理 | 第86-88页 |
| 5．2．3 分层媒质测量问题的病态特征 | 第88-90页 |
| 5．2．4 测量结果 | 第90-92页 |
| 结束语 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-102页 |
