独创性声明 | 第1-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
目录 | 第7-10页 |
第一章 引言 | 第10-14页 |
1.1 网络优化问题的提出 | 第10页 |
1.2 网络优化问题的研究背景 | 第10-11页 |
1.3 本次网络优化要解决的问题 | 第11-12页 |
1.4 本次网络优化算法的选择 | 第12-13页 |
1.5 我们研究的内容 | 第13-14页 |
第二章 遗传算法 | 第14-32页 |
2.1 遗传算法的产生与发展 | 第14-15页 |
2.2 遗传算法的基本原理 | 第15-19页 |
2.2.1 遗传算法的生物学基础 | 第16-17页 |
2.2.2 基本遗传算法 | 第17-19页 |
2.3 遗传算法中的基本术语 | 第19-28页 |
2.3.1 编码 | 第20-23页 |
2.3.2 选择算子 | 第23-24页 |
2.3.3 最优保存策略 | 第24-25页 |
2.3.4 交叉算子 | 第25-26页 |
2.3.5 变异算子 | 第26-28页 |
2.4 两种常用的遗传算法 | 第28-32页 |
2.4.1 双亲遗传算法 | 第28-29页 |
2.4.2 单亲遗传算法 | 第29-31页 |
2.4.3 两种算法的比较 | 第31-32页 |
第三章 遗传算法应用于网络优化的研究 | 第32-42页 |
3.1 网络模型定义 | 第32-34页 |
3.1.1 全终端网络模型的定义 | 第32-33页 |
3.1.2 无源光网络模型的定义 | 第33-34页 |
3.2 遗传算法应用于网络优化模型的讨论 | 第34-35页 |
3.2.1 网络优化的编码机制 | 第34-35页 |
3.2.2 遗传算法应用于网络优化的步骤 | 第35页 |
3.3 在网络优化中遗传算法需要解决的问题 | 第35-42页 |
3.3.1 编码方式决定优化任务 | 第35-36页 |
3.3.2 遗传算法中循环次数的控制 | 第36页 |
3.3.3 局部收敛与早熟问题 | 第36-40页 |
3.3.4 进化效率问题 | 第40-42页 |
第四章 网络优化系统的设计 | 第42-45页 |
4.1 需求分析说明 | 第42页 |
4.2 系统分析与设计 | 第42-44页 |
4.2.1 使用指导功能 | 第43页 |
4.2.2 参数设置功能 | 第43页 |
4.2.3 约束条件设置功能 | 第43-44页 |
4.2.4 动态图形演示功能 | 第44页 |
4.3 数据结构设计 | 第44页 |
4.4 软件环境规定 | 第44-45页 |
4.4.1 开发环境 | 第44页 |
4.4.2 运行环境 | 第44-45页 |
第五章 网络优化系统的实现 | 第45-58页 |
5.1 设计中需要解决的问题和设计的意义 | 第45-46页 |
5.2 制约条件下的全终端网络优化的实现 | 第46-49页 |
5.2.1 建立模型 | 第46页 |
5.2.2 算法描述 | 第46-47页 |
5.2.2.1 遗传编码 | 第46-47页 |
5.2.2.2 深度优先算法(DFS)与解码过程的融合 | 第47页 |
5.2.2.3 适应度函数的确定 | 第47页 |
5.2.2.4 群体的初始化 | 第47页 |
5.2.2.5 群体进化 | 第47页 |
5.2.3 软件图形界面的实现 | 第47-49页 |
5.3 制约条件下的无源光网络优化的实现 | 第49-51页 |
5.3.1 建立模型 | 第49页 |
5.3.2 算法描述 | 第49-50页 |
5.3.2.1 遗传编码 | 第49-50页 |
5.3.2.2 适应度函数的确定 | 第50页 |
5.3.2.3 群体的初始化 | 第50页 |
5.3.2.4 群体进化 | 第50页 |
5.3.3 软件图形界面的实现 | 第50-51页 |
5.4 设计中问题的说明与引发的思考 | 第51-55页 |
5.4.1 系统可靠性要求的实现 | 第51-52页 |
5.4.2 制约条件的实现 | 第52页 |
5.4.3 结束条件的设定与进化效率 | 第52-54页 |
5.4.4 遗传编码设计对系统实现的制约 | 第54-55页 |
5.4.5 进化策略设计 | 第55页 |
5.5 程序运行结果分析 | 第55-58页 |
第六章 结论和展望 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-61页 |
致谢 | 第61页 |