一类优化算法的改进研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·遗传算法的研究背景 | 第10-11页 |
| ·遗传算法的发展历程及主要成果 | 第11-12页 |
| ·遗传算法的应用领域 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 2 预备知识 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·定义 | 第14-15页 |
| ·术语说明 | 第15-16页 |
| ·基本原理 | 第16-22页 |
| ·编码 | 第16-17页 |
| ·适应度函数 | 第17-18页 |
| ·遗传操作 | 第18-19页 |
| ·参数选择 | 第19-21页 |
| ·运算流程 | 第21-22页 |
| 3 最优化方法的推广 | 第22-31页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·经典算法 | 第22-25页 |
| ·最速下降法 | 第22-23页 |
| ·Newton法 | 第23-24页 |
| ·共轭梯度法 | 第24-25页 |
| ·启发式算法 | 第25-31页 |
| ·粒子群优化算法 | 第25-27页 |
| ·差分进化算法 | 第27-28页 |
| ·中心引力优化算法 | 第28-29页 |
| ·遗传算法 | 第29-31页 |
| 4 自适应遗传算法的改进研究 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·未成熟收敛 | 第31-32页 |
| ·AGA自适应遗传算法 | 第32-33页 |
| ·IAGA自适应遗传算法 | 第33页 |
| ·NIAGA自适应遗传算法 | 第33-35页 |
| ·数值实验 | 第35-42页 |
| 总结与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 发表论文情况 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
