| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 遗传算法综述 | 第11-12页 |
| 1.2 遗传算法发展综述 | 第12-13页 |
| 1.2.1 兴起阶段 | 第12页 |
| 1.2.2 发展阶段 | 第12页 |
| 1.2.3 改进阶段 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 优化问题及遗传算法的基本理论 | 第15-22页 |
| 2.1 优化问题 | 第15页 |
| 2.2 遗传算法的基本概念和思想 | 第15-16页 |
| 2.3 遗传算法的理论基础 | 第16-19页 |
| 2.4 遗传算法的收敛性 | 第19-20页 |
| 2.5 遗传算法的特点 | 第20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 一种基于小种群策略的改进的并行遗传算法（SGPGA） | 第22-28页 |
| 3.1 背景介绍 | 第22页 |
| 3.2 改进的遗传算法 | 第22-24页 |
| 3.3 传统并行遗传算法 (PGA) | 第24页 |
| 3.4 基于小种群并行的算法方案 (SGPGA) | 第24-26页 |
| 3.5 算例模型 | 第26-27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 一种基于改进型遗传算子和交叉策略的新型遗传算法（SCAGA） | 第28-39页 |
| 4.1 背景介绍 | 第28页 |
| 4.2 新型遗传算法的引入 | 第28-32页 |
| 4.2.1 自适应遗传算法 | 第28-29页 |
| 4.2.2 种群初始化 | 第29页 |
| 4.2.3 改进的交叉算子和变异算子 | 第29-30页 |
| 4.2.4 改进的交叉操作 | 第30-31页 |
| 4.2.5 改进的自适应遗传算法 | 第31-32页 |
| 4.3 用模式定理分析 SCAGA | 第32-34页 |
| 4.4 算例模型 | 第34-37页 |
| 4.4.1 测试函数 | 第34-36页 |
| 4.4.2 T SP 优化求解问题测试 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 结论 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46页 |