| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 插图目录 | 第10-11页 |
| 表格目录 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·动态优化问题的定义 | 第12-13页 |
| ·动态优化问题的研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·基于进化算法求解动态优化问题的研究现状 | 第14-20页 |
| ·进化算法概述 | 第14-16页 |
| ·经典的进化求解策略 | 第16-19页 |
| ·常用的动态测试函数及算法性能评价方法 | 第19-20页 |
| ·本论文主要研究内容及安排 | 第20-22页 |
| 第2章 一种新的联想记忆更新策略 | 第22-35页 |
| ·MPBIL 算法 | 第22-24页 |
| ·问题的提出 | 第24页 |
| ·基于环境信息的联想记忆更新策略 | 第24-27页 |
| ·算法设计 | 第24-26页 |
| ·基于环境信息的更新策略的特点 | 第26-27页 |
| ·实验 | 第27-32页 |
| ·动态测试函数 | 第27-28页 |
| ·实验参数设置 | 第28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-32页 |
| ·讨论 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 新的联想记忆使用策略 | 第35-46页 |
| ·问题的提出 | 第35-36页 |
| ·新的联想记忆使用策略 | 第36-39页 |
| ·基于竞争的联想记忆使用策略 | 第36-38页 |
| ·基于多样性的联想记忆使用策略 | 第38-39页 |
| ·实验 | 第39-44页 |
| ·实验设置 | 第40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-44页 |
| ·讨论 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 一种有效的自适应混合迁移策略 | 第46-65页 |
| ·相关工作 | 第46-48页 |
| ·RIGA 算法 | 第46-47页 |
| ·EIGA 算法 | 第47页 |
| ·MIGA 算法 | 第47-48页 |
| ·问题的提出 | 第48页 |
| ·自适应混合迁移策略 | 第48-52页 |
| ·迁移个体 | 第49页 |
| ·迁移个体数目的自适应调节 | 第49-51页 |
| ·基于自适应混合迁移策略的遗传算法 | 第51-52页 |
| ·实验 | 第52-57页 |
| ·实验设置 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-57页 |
| ·讨论 | 第57-63页 |
| ·随机迁移个体的调整策略对算法性能的影响 | 第58-59页 |
| ·选择策略与迁移个体产生的区域对算法性能的影响 | 第59-60页 |
| ·自适应调整策略以及每一种迁移个体对算法性能的影响 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |