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自适应记忆遗传算法研究及在TSP问题中的应用

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 遗传算法的发展及研究现状第11-17页
        1.2.1 遗传算法发展历史第11-12页
        1.2.2 遗传算法的研究现状第12-17页
        1.2.3 遗传算法存在的问题第17页
    1.3 研究意义第17页
    1.4 本文工作第17-18页
    1.5 论文组织结构第18-19页
第2章 遗传算法理论概述第19-35页
    2.1 遗传算法简介第19-21页
        2.1.1 遗传算法的基本思想第19页
        2.1.2 遗传算法的特点第19-20页
        2.1.3 遗传算法的基本概念第20-21页
    2.2 遗传算法的基本原理与实现第21-33页
        2.2.1 基本遗传算法的数学模型第21页
        2.2.2 基本遗传算法的构成要素第21-32页
        2.2.3 基本遗传算法的运算流程第32-33页
    2.3 本章小结第33-35页
第3章 基于基因库的遗传算法的改进第35-53页
    3.1 遗传算法进化过程中个体重复现象第35-41页
        3.1.1 遗传算法求解函数优化问题实例第35-37页
        3.1.2 遗传算法进化过程中的个体重复现象第37-40页
        3.1.3 重复率第40-41页
    3.2 遗传算法不同参数的设置对个体重复率的影响第41-45页
        3.2.1 种群规模对个体重复率的影响第41-42页
        3.2.2 编码长度对个体重复率的影响第42-43页
        3.2.3 交叉概率对个体重复率的影响第43-44页
        3.2.4 变异概率对个体重复率的影响第44-45页
    3.3 记忆遗传算法的实现第45-48页
        3.3.1 记忆遗传算法的基本思路第45-47页
        3.3.2 记忆遗传算法的基本过程第47-48页
    3.4 实验测试第48-52页
        3.4.1 开发环境第48页
        3.4.2 实验测试结果第48-52页
    3.5 本章小结第52-53页
第4章 基于自适应遗传算法的改进第53-65页
    4.1 自适应遗传算法简介第53-56页
        4.1.1 自适应遗传算法的产生第53页
        4.1.2 自适应遗传算法的原理第53-54页
        4.1.3 两种自适应遗传算法的调节公式第54-55页
        4.1.4 自适应遗传算法的实现过程第55-56页
    4.2 改进的自适应遗传算法的原理第56-58页
        4.2.1 Logistic曲线方程第56-57页
        4.2.2 相似系数第57-58页
        4.2.3 改进的自适应遗传算法的自适应调节公式第58页
    4.3 自适应记忆遗传算法的实现第58-63页
        4.3.1 自适应记忆遗传算法的实现过程第58-60页
        4.3.2 实验测试第60-63页
    4.4 本章小结第63-65页
第5章 自适应记忆遗传算法在TSP问题中的应用第65-81页
    5.1 TSP问题介绍第65-67页
        5.1.1 TSP问题概述第65页
        5.1.2 TSP问题的数学模型第65-66页
        5.1.3 TSP问题的分类第66-67页
    5.2 自适应记忆遗传算法求解TSP问题的相关实现技术第67-69页
        5.2.1 从文件中读取城市坐标数据第67页
        5.2.2 TSP问题编码第67-68页
        5.2.3 适应度函数的设计第68页
        5.2.4 交叉算子设计第68-69页
        5.2.5 变异算子设计第69页
    5.3 自适应记忆遗传算法求解TSP问题的实现过程第69-71页
    5.4 实验测试第71-79页
        5.4.1 计算个体适应度值时间消耗方面性能测试第71-74页
        5.4.2 算法收敛性测试第74-79页
    5.5 本章小结第79-81页
第6章 结束语第81-83页
    6.1 工作总结第81-82页
    6.2 未来工作展望第82-83页
参考文献第83-89页
致谢第89页

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