多智能体遗传算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪言 | 第13-17页 |
| 1.1 遗传算法 | 第13页 |
| 1.2 智能体 | 第13-14页 |
| 1.3 研究历程、现状 | 第14-15页 |
| 1.4 研究意义 | 第15页 |
| 1.5 主要内容 | 第15-17页 |
| 2 多智能体遗传算法 | 第17-21页 |
| 2.1 算法原理 | 第17-18页 |
| 2.2 遗传算子 | 第18-19页 |
| 2.2.1 竞争算子 | 第18页 |
| 2.2.2 交叉算子 | 第18-19页 |
| 2.2.3 变异算子 | 第19页 |
| 2.2.4 自学习算子 | 第19页 |
| 2.3 算法流程 | 第19-20页 |
| 2.4 算法优缺点 | 第20-21页 |
| 3 基于质点模型的多智能体遗传算法 | 第21-31页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 质点模型与智能体 | 第21-22页 |
| 3.3 算法原理 | 第22-23页 |
| 3.4 遗传算子 | 第23-25页 |
| 3.4.1 竞争算子 | 第23页 |
| 3.4.2 交叉算子 | 第23页 |
| 3.4.3 变异算子 | 第23-24页 |
| 3.4.4 自学习算子 | 第24-25页 |
| 3.5 算法步骤 | 第25页 |
| 3.6 数值实验及算法性能评测 | 第25-30页 |
| 3.6.1 测试函数与自适应演化算法 | 第25-26页 |
| 3.6.2 数值实验结果 | 第26-30页 |
| 3.7 结语 | 第30-31页 |
| 4 组合优化多智能体遗传算法 | 第31-40页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 组合优化问题 | 第31-32页 |
| 4.3 智能体行为 | 第32-35页 |
| 4.3.1 竞争行为 | 第32页 |
| 4.3.2 交叉行为 | 第32-33页 |
| 4.3.3 变异行为 | 第33-34页 |
| 4.3.4 自学习行为 | 第34-35页 |
| 4.4 算法步骤 | 第35页 |
| 4.5 算法性能测试 | 第35-39页 |
| 4.6 总结 | 第39-40页 |
| 5 基于多智能体遗传算法的卫星轨道计算方法 | 第40-48页 |
| 5.1 引言 | 第40页 |
| 5.2 卫星轨道模型 | 第40-42页 |
| 5.2.1 卫星轨道参数 | 第40-41页 |
| 5.2.2 卫星轨道计算模型 | 第41-42页 |
| 5.3 求解超越方程的多智能体遗传算法 | 第42-43页 |
| 5.4 数值实验 | 第43-47页 |
| 5.4.1 问题概述与分析 | 第43页 |
| 5.4.2 计算结果 | 第43-45页 |
| 5.4.3 算法性能分析 | 第45-47页 |
| 5.5 结语 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介及主要科研成果 | 第53页 |
