首页--军事论文--中国军事论文--国防建设与战备论文--军事教育、军事训练论文

模糊遗传算法在军事训练评估与决策中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-16页
 1.1 课题研究的目的与意义第9-11页
 1.2 遗传算法的发展历史第11-12页
 1.3 遗传算法的研究现状第12-15页
  1.3.1 遗传算法的收敛性研究第12-13页
  1.3.2 遗传算法结构研究第13页
  1.3.3 基因操作研究第13-14页
  1.3.4 混合遗传算法研究第14-15页
  1.3.5 遗传算法种群构成策略的研究第15页
 1.4 本文的主要研究工作第15页
 1.5 本章小结第15-16页
2 遗传算法基本理论第16-24页
 2.1 遗传算法的基本概念第16-17页
  2.1.1 遗传算法的基本术语第16-17页
  2.1.2 遗传算法的基本操作第17页
 2.2 标准遗传算法第17-19页
  2.2.1 标准遗传算法的基本流程第17页
  2.2.2 标准遗传算法的要素第17-19页
 2.3 遗传算法的理论基础第19-22页
  2.3.1 模式定理第19-21页
  2.3.2 内含并行性定理第21-22页
  2.3.3 积木块假设第22页
 2.4 遗传算法性能评估第22-23页
  2.4.1 De Jong准则第22-23页
  2.4.2 Benchmark问题第23页
 2.5 本章小结第23-24页
3 模糊控制基本理论与模糊遗传算法的研究第24-35页
 3.1 模糊控制基本原理第24页
 3.2 常规模糊控制器的设计第24-30页
  3.2.1 模糊控制规则库的设计第25-26页
  3.2.2 模糊化环节第26-28页
  3.2.3 模糊推理第28-29页
  3.2.4 模糊判决环节第29-30页
  3.2.5 模糊控制查询表第30页
 3.3 模糊遗传算法的研究第30-34页
  3.3.1 P_c、P_m采用模糊控制的必要性第30-31页
  3.3.2 模糊逻辑动态控制遗传算法的参数第31-33页
  3.3.3 基于模糊逻辑的遗传操作第33页
  3.3.4 模糊编码及相应的遗传操作第33-34页
 3.4 本章小结第34-35页
4 基于模糊遗传算法的人员战斗编组第35-49页
 4.1 人员战斗编组的描述与分析第35-36页
 4.2 基于模糊遗传算法的人员战斗编组第36-39页
  4.2.1 改进的最佳保留策略机制第36页
  4.2.2 直接编码方案第36-37页
  4.2.3 种群初始化第37页
  4.2.4 适应度函数的确定第37页
  4.2.5 选择规则的确定第37页
  4.2.6 交叉规则的确定第37-38页
  4.2.7 变异规则的确定第38-39页
  4.2.8 终止条件第39页
 4.3 P_c、P_m的模糊控制第39-44页
  4.3.l P_c、P_m的模糊控制依据第40页
  4.3.2 输入、输出变量的确定第40-41页
  4.3.3 模糊控制表的确定第41-43页
  4.3.4 模糊输出量的清晰化第43-44页
 4.4 模糊遗传算法实现步骤第44页
 4.5 数据来源第44-45页
 4.6 实例应用与效果对比第45-48页
 4.7 结论第48页
 4.8 本章小结第48-49页
5 模糊遗传算法在指派问题中的应用第49-54页
 5.1 指派问题的数学模型第49-50页
 5.2 军事训练评估与决策系统中不平衡指派问题的数学模型第50页
 5.3 不平衡指派问题的模糊遗传算法设计第50-52页
  5.3.1 将不平衡指派问题化为平衡指派问题第50-51页
  5.3.2 确定编码方法第51页
  5.3.3 适应度函数的确定第51-52页
  5.3.4 遗传算子的设计第52页
 5.4 实例分析第52-53页
 5.5 本章小结第53-54页
结沦第54-56页
参考文献第56-59页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第59-60页
致谢第60-61页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第61页

论文共61页,点击 下载论文
上一篇:基于客户关系管理的政府治理及绩效研究
下一篇:基于精算方法的数理金融模型