遗传算法的混合改进研究及其应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 遗传算法概述 | 第11-17页 |
| 1.2.1 遗传算法的产生和发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 遗传算法的原理 | 第12-14页 |
| 1.2.3 遗传算法的基本流程 | 第14-16页 |
| 1.2.4 遗传算法的特点 | 第16页 |
| 1.2.5 遗传算法的不足 | 第16-17页 |
| 1.3 遗传算法的改进方向总结 | 第17-19页 |
| 1.4 遗传算法的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4.1 国外研究现状 | 第19页 |
| 1.4.2 国内研究现状 | 第19-21页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第21-22页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第22-23页 |
| 第二章 一种多种群的退火DNA遗传算法 | 第23-39页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 DNA计算 | 第23-25页 |
| 2.2.1 编码策略 | 第24页 |
| 2.2.2 解码策略 | 第24-25页 |
| 2.3 多种群协同进化策略 | 第25-28页 |
| 2.3.1 多种群设置 | 第25-27页 |
| 2.3.2 种群交互策略 | 第27-28页 |
| 2.4 模拟退火机制 | 第28-29页 |
| 2.5 算法流程 | 第29-33页 |
| 2.6 仿真实验 | 第33-37页 |
| 2.6.1 实验环境与参数设置 | 第33页 |
| 2.6.2 测试函数 | 第33-34页 |
| 2.6.3 函数优化的实验结果 | 第34-37页 |
| 2.6.4 实验结果的比较与分析 | 第37页 |
| 2.6.5 实验结论 | 第37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 一种多种群的免疫DNA遗传算法 | 第39-51页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 多种群协同进化策略 | 第39-40页 |
| 3.2.1 多种群设置 | 第39页 |
| 3.2.2 种群交互策略 | 第39-40页 |
| 3.3 免疫机制 | 第40页 |
| 3.4 免疫遗传算法 | 第40-42页 |
| 3.4.1 抗体的浓度 | 第41-42页 |
| 3.4.2 抗体的亲和度 | 第42页 |
| 3.4.3 抗体的选择系数 | 第42页 |
| 3.5 算法流程 | 第42-47页 |
| 3.6 仿真实验 | 第47-50页 |
| 3.6.1 实验环境与参数设置 | 第47页 |
| 3.6.2 函数优化的实验结果 | 第47-49页 |
| 3.6.3 实验结果的比较与分析 | 第49-50页 |
| 3.6.4 实验结论 | 第50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于混合改进的遗传算法的背包问题求解 | 第51-62页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 个体基因的修补和优化方法 | 第52页 |
| 4.3 基于贪心准则的基因修补和优化步骤 | 第52-54页 |
| 4.4 典型算例实验 | 第54-61页 |
| 4.4.1 求解背包问题的实验结果 | 第56-60页 |
| 4.4.2 实验结果的比较与分析 | 第60-61页 |
| 4.4.3 实验结论 | 第61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 5.1 本文所做工作 | 第62-63页 |
| 5.2 未来工作与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第72页 |
