| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究状况及研究方向 | 第11-17页 |
| ·农产品流通信息的研究概况 | 第11-14页 |
| ·遗传算法的发展及研究现状 | 第14-17页 |
| ·遗传算法的发展及国外研究现状 | 第14-16页 |
| ·遗传算法国内研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的研究思路及论文结构 | 第17-18页 |
| 2 遗传算法和启发式算法的基本理论 | 第18-32页 |
| ·遗传算法概述 | 第18-27页 |
| ·遗传算法的历史和现状 | 第18-20页 |
| ·基本术语 | 第20页 |
| ·遗传算法的基本原理和方法 | 第20-27页 |
| ·编码 | 第20-22页 |
| ·初始群体的生成 | 第22-23页 |
| ·适应度评估检测 | 第23-24页 |
| ·遗传操作 | 第24-27页 |
| ·遗传算法的特点 | 第27页 |
| ·启发式算法(HEURISTIC ALGORITHM) | 第27-31页 |
| ·启发式算法的产生与发展 | 第27-28页 |
| ·常见的启发式搜索算法 | 第28-31页 |
| ·传统启发式算法(Classical heuristics) | 第28-29页 |
| ·现代启发式算法(Meta-heuristics) | 第29页 |
| ·一种改进的启发式算法FAC | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于遗传算法的农产品运输系统的方案设计 | 第32-46页 |
| ·农产品运输系统概述 | 第32-35页 |
| ·农产品运输系统功能概述 | 第32-33页 |
| ·软件结构 | 第33-35页 |
| ·接口设计 | 第35-36页 |
| ·用户接口 | 第35页 |
| ·软件接口 | 第35-36页 |
| ·基本设计概念、技术和处理流程 | 第36-39页 |
| ·术语 | 第36页 |
| ·系统设计中使用的关键技术 | 第36-37页 |
| ·系统开发工具和运行环境 | 第37-39页 |
| ·数据仓库设计 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 HOLLAND遗传算法的改进 | 第46-52页 |
| ·概述 | 第46页 |
| ·变种群规模的遗传算法 | 第46-48页 |
| ·自适应遗传算法 | 第48-49页 |
| ·协同多群体遗传算法 | 第49-50页 |
| ·混合遗传算法 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 改进的遗传算法在农产品运输系统中的应用 | 第52-67页 |
| ·概述 | 第52页 |
| ·遗传算法的描述 | 第52-56页 |
| ·构造模型 | 第53-54页 |
| ·初始化解 | 第54-55页 |
| ·产生下一代 | 第55页 |
| ·交叉 | 第55-56页 |
| ·试验研究 | 第56-65页 |
| ·种群的多样性 | 第56-57页 |
| ·局部搜索 | 第57页 |
| ·测试问题和实验设计 | 第57-63页 |
| ·终止准则 | 第63页 |
| ·性能测度 | 第63-64页 |
| ·实验研究结果 | 第64-65页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·本文的主要内容 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第74页 |
