适应性演化算法的研究和应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 表格索引 | 第9-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 算法索引 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题背景与意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·本论文的主要贡献 | 第17-18页 |
| ·研究的主要内容和本文的组织 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 基于适应性参数选择的适应度级别算法 | 第20-32页 |
| ·演化算法的概念和意义 | 第20-22页 |
| ·演化算法的主要组成部分 | 第20-22页 |
| ·适应性演化算法 | 第22-25页 |
| ·适应性参数选择 | 第23-25页 |
| ·FLAOS | 第25-30页 |
| ·适应性参数选择的特点 | 第26-27页 |
| ·适应度级别的定义 | 第27-28页 |
| ·FLAOS的具体算法描述 | 第28-29页 |
| ·FLAOS的选择过程 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 连续性CSPs问题的求解 | 第32-48页 |
| ·连续性CSP问题的介绍 | 第32-34页 |
| ·一般性CSPs问题的介绍 | 第32页 |
| ·顺序性目标的CSPs问题的介绍 | 第32-33页 |
| ·连续性CSPs问题的相关研究 | 第33-34页 |
| ·连续性CSPs问题的定义 | 第34-37页 |
| ·连续性CSPs问题的目标函数 | 第36-37页 |
| ·FLAOS在连续性CSPs问题中的应用 | 第37-40页 |
| ·3PS和SRI | 第37-38页 |
| ·连续性CSPs问题的算子选择过程 | 第38-39页 |
| ·FLAOS在连续性CSPs问题上的描述 | 第39-40页 |
| ·实验研究 | 第40-46页 |
| ·实验设置以及问题实例的描述 | 第40-41页 |
| ·文献中的问题实例的实验结果 | 第41-44页 |
| ·随机产生的问题实例的实验结果 | 第44-46页 |
| ·连续性CSPs问题中其他的一些参数的分析 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 贝叶斯网络结构问题的求解 | 第48-58页 |
| ·贝叶斯网络结构学习 | 第48-51页 |
| ·贝叶斯网络结构学习的相关研究 | 第51页 |
| ·贝叶斯网络结构学习相关算法设计 | 第51-55页 |
| ·具体算法描述 | 第55-56页 |
| ·实验研究 | 第56-57页 |
| ·实验设置 | 第57页 |
| ·实验结果 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 本文总结与未来工作 | 第58-62页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·未来工作 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第68页 |
