| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·通信网的现状 | 第9-10页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·遗传算法解决优化问题的可行性 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 遗传算法的基本理论 | 第14-35页 |
| ·概述 | 第14-15页 |
| ·遗传算法和生物演化的关系 | 第15页 |
| ·遗传算法的基本术语 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的原理和设计 | 第17-27页 |
| ·遗传编码(Encoding) | 第18-21页 |
| ·适应度函数(Fitness Function) | 第21-22页 |
| ·选择算子(Selection) | 第22-23页 |
| ·交叉算子(Crossover) | 第23-25页 |
| ·变异算子(Mutation) | 第25-27页 |
| ·算法终止条件 | 第27页 |
| ·遗传算法的理论基础——模式定理、积木块假设 | 第27-31页 |
| ·模式定理 | 第27-30页 |
| ·积木块假设 | 第30-31页 |
| ·算法的收敛性分析及未成熟收敛问题的对策 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 遗传算法在TSP问题中应用 | 第35-53页 |
| ·TSP问题简介 | 第35-37页 |
| ·两点交叉遗传算法解决TSP问题 | 第37-42页 |
| ·算法原理 | 第37-39页 |
| ·算法的仿真结果 | 第39-42页 |
| ·贪婪交叉和贪婪变异遗传算法解决TSP问题 | 第42-46页 |
| ·算法原理 | 第42-43页 |
| ·算法的仿真结果 | 第43-46页 |
| ·改进的遗传变异算子解决TSP问题 | 第46-50页 |
| ·算法原理 | 第46-48页 |
| ·算法的仿真结果 | 第48-50页 |
| ·三种算法的性能比较 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第四章 遗传算法在NO.7信令网优化问题中的实现 | 第53-71页 |
| ·概述 | 第53-54页 |
| ·NO.7信令网的功能结构 | 第54-57页 |
| ·NO.7信令方式的OSI分层结构 | 第57页 |
| ·NO.7信令网的组成 | 第57-58页 |
| ·我国NO.7信令网的组成结构 | 第58-59页 |
| ·信令网的等级结构 | 第58-59页 |
| ·各信令点的职能 | 第59页 |
| ·信令网的网络组织结构 | 第59页 |
| ·信令点编码 | 第59-63页 |
| ·改进遗传算法解决NO.7信令网HSTP的A/B平面划分问题 | 第63-70页 |
| ·问题背景介绍 | 第63-65页 |
| ·遗传算法解决A/B平面划分问题的流程 | 第65-66页 |
| ·试验结果及分析 | 第66-69页 |
| ·仿真中的一些参数的讨论 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第78-79页 |
| 附录1 | 第79-80页 |