分层元胞遗传算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·遗传算法概述 | 第10-16页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第10-13页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第13-14页 |
| ·遗传算法基本描述 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的特点 | 第15-16页 |
| ·元胞自动机概述 | 第16-19页 |
| ·元胞自动机的产生与发展 | 第16-18页 |
| ·元胞自动机在优化计算中的应用 | 第18-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第19-20页 |
| ·本课题的目的和意义 | 第20页 |
| ·本文研究内容及结构 | 第20-22页 |
| ·论文的研究内容 | 第20-21页 |
| ·论文的章节结构 | 第21-22页 |
| 第2章 分层元胞遗传算法 | 第22-33页 |
| ·元胞自动机理论 | 第22-26页 |
| ·元胞自动机的定义 | 第22页 |
| ·元胞自动机的构成 | 第22-25页 |
| ·元胞自动机的一般特征 | 第25-26页 |
| ·元胞遗传算法 | 第26-30页 |
| ·元胞邻域模型 | 第26-27页 |
| ·元胞遗传算法理论 | 第27-29页 |
| ·元胞遗传算法演化规则 | 第29-30页 |
| ·分层元胞遗传算法 | 第30-33页 |
| ·分层操作 | 第30-31页 |
| ·分层元胞遗传算法理论 | 第31-32页 |
| ·分层元胞遗传算法的改进思路 | 第32-33页 |
| 第3章 HCGA和PSO的混合算法 | 第33-47页 |
| ·粒子群算法 | 第33-37页 |
| ·算法原理 | 第33-34页 |
| ·数学描述 | 第34-36页 |
| ·全局模型和局部模型 | 第36-37页 |
| ·HCGA和PSO的混合算法理论 | 第37页 |
| ·数值试验 | 第37-40页 |
| ·测试函数 | 第37-39页 |
| ·实验步骤及参数设置 | 第39-40页 |
| ·算法仿真结果及性能分析 | 第40-45页 |
| ·混合算法优化强度变化的实验 | 第40-43页 |
| ·混合算法与其他算法性能比较实验 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于多中心城市策略的分层元胞遗传算法 | 第47-57页 |
| ·中心城市 | 第47-48页 |
| ·基于多中心城市策略的分层元胞遗传算法理论 | 第48-50页 |
| ·数值试验 | 第50-52页 |
| ·测试函数 | 第50-51页 |
| ·实验步骤及参数设置 | 第51-52页 |
| ·算法仿真结果及性能分析 | 第52-55页 |
| ·仿真结果 | 第52-54页 |
| ·算法性能分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 结论及展望 | 第57-59页 |
| ·全文结论 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 研究生期间发表论文和参加科研情况 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
