| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·优化问题的分类 | 第13-16页 |
| ·优化问题的一般数学模型 | 第13-14页 |
| ·优化问题的分类 | 第14-16页 |
| ·遗传算法与动态优化的文献综述 | 第16-23页 |
| ·遗传算法的文献综述 | 第16-18页 |
| ·动态优化问题的解析方法 | 第18-19页 |
| ·基于集成策略的动态优化数值算法 | 第19-23页 |
| ·基于智能算法的动态优化研究 | 第23页 |
| ·本文研究的内容与全文安排 | 第23-25页 |
| ·本文研究的内容 | 第23-24页 |
| ·全文内容安排 | 第24-25页 |
| 第二章 遗传算法及其改进 | 第25-43页 |
| ·遗传算法概述 | 第25-30页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第25页 |
| ·生物进化理论基本知识 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的思想 | 第26页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第26-29页 |
| ·遗传算法的模式理论 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的改进 | 第30-36页 |
| ·本文所做的改进工作 | 第30-34页 |
| ·GDEA算例仿真 | 第34-36页 |
| ·混合遗传算法 | 第36-41页 |
| ·算法构造 | 第36-38页 |
| ·混合GA算例仿真 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于GA-ANN的半参数模型的参数估计方法 | 第43-59页 |
| ·半参数方法概述 | 第43-46页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·非线性半参数模型的建模方法及结构 | 第43-46页 |
| ·GA-ANN半参数方法框架与实现 | 第46-51页 |
| ·GA-ANN半参数方法框架 | 第46-47页 |
| ·GA-ANN半参数方法实现 | 第47-51页 |
| ·模型计算实例 | 第51-57页 |
| ·函数模型 | 第51-55页 |
| ·聚乙烯工业模型 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 逐维进化算法用于过程动态优化 | 第59-83页 |
| ·迭代动态优化算法概述 | 第59-63页 |
| ·迭代动态规划 | 第61-62页 |
| ·迭代遗传算法 | 第62-63页 |
| ·逐维交叉遗传算法(DCGA) | 第63-71页 |
| ·算法的设计与实现 | 第63-66页 |
| ·算例仿真 | 第66-70页 |
| ·参数讨论 | 第70-71页 |
| ·逐维进化动态算法(DEDA) | 第71-82页 |
| ·DEDA的实现 | 第71-73页 |
| ·算例仿真 | 第73-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·本文所做工作的简单总结 | 第83页 |
| ·挑战与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-93页 |
| 算法简称索引 | 第93-95页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表和参与完成的学术论文 | 第95-97页 |
| 作者简介 | 第97页 |