协同进化遗传算法的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 引言 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-17页 |
| ·遗传算法和协同进化算法的研究历程 | 第14页 |
| ·GA和协同进化算法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文的研究意义和内容 | 第15-17页 |
| ·论文的研究意义 | 第15-16页 |
| ·论文的主要内容 | 第16-17页 |
| 2 遗传算法的原理及过程 | 第17-23页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第17-19页 |
| ·GA的生物学基础 | 第17页 |
| ·GA基本描述 | 第17-19页 |
| ·GA的算法流程 | 第19-21页 |
| ·GA参数设置 | 第21页 |
| ·GA的优缺点 | 第21-23页 |
| 3 协同进化遗传算法 | 第23-28页 |
| ·协同进化遗传算法的提出及其基本思想 | 第23页 |
| ·CGA的提出 | 第23页 |
| ·CGA的基本思想 | 第23页 |
| ·CGA结构及步骤 | 第23-25页 |
| ·几种典型的CGA | 第25-28页 |
| ·竞争型CGA | 第25-26页 |
| ·合作型CGA | 第26-28页 |
| 4 CGA在神经网络优化中的应用 | 第28-41页 |
| ·神经网络 | 第28页 |
| ·CGA优化神经网络及流程 | 第28-32页 |
| ·基于CCGA设计的SOFM神经网络 | 第32-36页 |
| ·SOFM神经网络 | 第32-33页 |
| ·基于CCGA的SOFM神经网络设计 | 第33-36页 |
| ·CCGAS在矿井突水问题中的应用 | 第36-41页 |
| ·问题描述 | 第36-37页 |
| ·问题的解决思路与步骤 | 第37页 |
| ·结果分析与算法性能评价 | 第37-41页 |
| 5 CGA在车辆路径优化中的应用 | 第41-48页 |
| ·车辆路径问题描述 | 第41页 |
| ·车辆路径问题的数学模型 | 第41-42页 |
| ·动态小生境CGA模型 | 第42-43页 |
| ·动态小生境CGA设计 | 第43-45页 |
| ·实例与分析 | 第45-48页 |
| 总结 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第53页 |
