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遗传算法及其在函数优化问题中的应用研究

摘要第1-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第8-13页
   ·遗传算法概述第8-10页
   ·遗传算法的发展历史第10页
   ·遗传算法研究现状第10-11页
   ·本文的主要工作第11-13页
第2章 遗传算法的理论基础第13-20页
   ·遗传算法的模式理论第13-17页
     ·模式定理第13-15页
     ·积木块假设第15-16页
     ·隐含并行性第16-17页
   ·遗传算法的Markov链描述及其收敛性第17-19页
     ·Markov链第17-18页
     ·遗传算法的收敛性分析第18-19页
   ·小结第19-20页
第3章 遗传算法的概率模型研究第20-32页
   ·概率模型遗传算法的理论基础第20-22页
     ·基本思想第20-21页
     ·概率分布模型第21-22页
   ·PMBGA算法第22-28页
     ·单变量模型第23-25页
     ·二变量模型第25-26页
     ·多变量模型第26-28页
   ·Bayes概率模型在医疗成本-效益中的应用第28-31页
   ·小结第31-32页
第4章 遗传算法在函数优化应用中的性能研究第32-43页
   ·遗传算法在实际应用中的性能影响因素第32-34页
   ·函数优化问题的描述第34-36页
   ·求解函数优化问题的最优交叉、变异率组合的研究第36-40页
   ·一种求解函数优化问题的自适应遗传算法第40-42页
   ·小结第42-43页
第5章 遗传算法求解函数优化问题的MATLAB实现第43-49页
   ·MATLAB简介第43-44页
   ·遗传算法的MATLAB程序实现第44-48页
     ·一维变量的函数优化问题第44-46页
     ·多维变量的函数优化问题第46-48页
   ·实验结果分析第48页
   ·小结第48-49页
结论第49-51页
参考文献第51-55页
致谢第55-56页
附录A(攻读学位期间发表论文及科研项目情况)第56页

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