递阶遗传算法理论及其应用研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-11页 |
| 第一章 综述 | 第11-27页 |
| ·背景和意义 | 第11-13页 |
| ·遗传算法研究的历史与现状 | 第13-25页 |
| ·遗传算法的起源与发展 | 第13-18页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第18-25页 |
| ·内容结构及主要工作 | 第25-27页 |
| ·内容结构 | 第25-26页 |
| ·创新点 | 第26-27页 |
| 第二章 递阶遗传算法及其拓展 | 第27-43页 |
| ·概述 | 第27-28页 |
| ·染色体编码结构 | 第28-30页 |
| ·生物背景 | 第28页 |
| ·递阶结构的提出 | 第28-30页 |
| ·遗传操作 | 第30-37页 |
| ·复制、选择算子 | 第30-33页 |
| ·交叉算子 | 第33-34页 |
| ·变异算子 | 第34-36页 |
| ·递阶遗传算法流程 | 第36-37页 |
| ·自适应递阶遗传算法基本原理 | 第37-38页 |
| ·自适应递阶遗传算法 | 第37页 |
| ·自适应算子 | 第37-38页 |
| ·模拟退火算法与递阶遗传算法的结合 | 第38-41页 |
| ·模拟退火算法 | 第38-40页 |
| ·模拟退火递阶遗传算法 | 第40页 |
| ·递阶遗传模拟退火算法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 并行机调度问题 | 第43-51页 |
| ·概述 | 第43页 |
| ·问题描述 | 第43-44页 |
| ·递阶遗传算法设计 | 第44-47页 |
| ·种群规模选择 | 第45页 |
| ·适值函数变换 | 第45-46页 |
| ·交叉与变异 | 第46页 |
| ·解码 | 第46-47页 |
| ·实例仿真和比较 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 柔性作业车间调度问题 | 第51-64页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·FJSS 问题的数学模型 | 第51-53页 |
| ·问题描述 | 第51-52页 |
| ·数学模型 | 第52-53页 |
| ·递阶遗传算法设计 | 第53-61页 |
| ·染色体编码 | 第53-55页 |
| ·适值函数 | 第55-56页 |
| ·交叉与变异 | 第56页 |
| ·解码 | 第56-61页 |
| ·实例仿真和比较 | 第61-63页 |
| ·实例1 | 第61-62页 |
| ·实例2 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 模糊系统训练及其经济系统中应用 | 第64-73页 |
| ·概述 | 第64页 |
| ·模糊系统的结构及逼近性能 | 第64-66页 |
| ·模糊系统的学习算法 | 第66-67页 |
| ·模糊系统的递阶遗传算法设计 | 第67-69页 |
| ·染色体编码 | 第67页 |
| ·适值函数的建立 | 第67-68页 |
| ·具体步骤 | 第68-69页 |
| ·仿真及比较 | 第69-72页 |
| ·人口预测的意义 | 第69页 |
| ·预测模型 | 第69-71页 |
| ·比较 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 基于递阶遗传算法和 BP 网络的财务预警 | 第73-86页 |
| ·概述 | 第73-74页 |
| ·BP 网络分类器结构 | 第74-77页 |
| ·基于递阶遗传算法 BP 网络分类器设计 | 第77-80页 |
| ·编码结构 | 第77-78页 |
| ·适值函数 | 第78-79页 |
| ·自适应算子设计 | 第79-80页 |
| ·算法操作 | 第80页 |
| ·算法验证比较 | 第80-82页 |
| ·全样本训练的情况 | 第81页 |
| ·相同样本数的情况 | 第81-82页 |
| ·上市公司财务预警 | 第82-84页 |
| ·指标变量与样本公司的选择 | 第82-83页 |
| ·2006年财务数据分析 | 第83页 |
| ·2005年财务数据分析 | 第83-84页 |
| ·2004年财务数据分析 | 第84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第七章 四层 BP 网络训练及其人口预测 | 第86-95页 |
| ·概述 | 第86-87页 |
| ·四层 BP 网络结构 | 第87-88页 |
| ·染色体的递阶结构设计 | 第88页 |
| ·递阶遗传算法设计 | 第88-90页 |
| ·群体规模选择 | 第89页 |
| ·适值函数 | 第89页 |
| ·选择与复制 | 第89-90页 |
| ·交叉与变异 | 第90页 |
| ·应用和比较 | 第90-94页 |
| ·人口预测的意义 | 第90页 |
| ·预测模型 | 第90-94页 |
| ·比较 | 第94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第八章 连续参数小波网络训练及其股票市场应用 | 第95-106页 |
| ·概述 | 第95-96页 |
| ·基本概念 | 第96-97页 |
| ·连续参数小波网络结构 | 第97-98页 |
| ·染色体的递阶结构设计 | 第98-100页 |
| ·染色体编码 | 第98-99页 |
| ·适值函数 | 第99-100页 |
| ·股市建模和预测 | 第100-105页 |
| ·深证综合指数预测 | 第100-102页 |
| ·个股股价预测 | 第102-104页 |
| ·方法比较 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 总结与展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-127页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第127-129页 |
| 致谢 | 第129页 |
