| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题背景和意义 | 第11页 |
| ·遗传算法的发展背景 | 第11-13页 |
| ·遗传算法的扩展与搜索 | 第13-18页 |
| ·遗传算法与传统算法比较 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的应用 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的局限性 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的研究热点和研究现状 | 第18-20页 |
| ·遗传算法的研究热点 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| 第2章 基本遗传算法 | 第21-34页 |
| ·遗传算法概述 | 第21-26页 |
| ·遗传算法简介 | 第21页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第21-23页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的特点及应用 | 第24页 |
| ·遗传算法的运算过程 | 第24-26页 |
| ·遗传算法的基本实现技术 | 第26-33页 |
| ·编码方式 | 第26-28页 |
| ·适应度函数 | 第28-29页 |
| ·选择运算 | 第29-31页 |
| ·交叉运算 | 第31-32页 |
| ·变异运算 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的性能评价 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 遗传算法的改进 | 第34-52页 |
| ·分层遗传算法 | 第34-36页 |
| ·选择 | 第34-35页 |
| ·交叉 | 第35页 |
| ·变异 | 第35-36页 |
| ·CHC 算法 | 第36-37页 |
| ·选择 | 第36-37页 |
| ·交叉 | 第37页 |
| ·变异 | 第37页 |
| ·messy GA | 第37-39页 |
| ·自适应遗传算法 | 第39-41页 |
| ·基于小生境技术的遗传算法 | 第41-44页 |
| ·混合遗传算法 | 第44-48页 |
| ·遗传算法与最速下降法相结合的混合遗传算法 | 第44-46页 |
| ·遗传算法与模拟退火法相结合的混合遗传算法 | 第46-48页 |
| ·并行遗传算法 | 第48-51页 |
| ·并行遗传算法的实现方案 | 第48-49页 |
| ·迁移策略 | 第49-50页 |
| ·并行遗传算法的性能与参数选取关系 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于新型改进遗传算法的PID 控制器 | 第52-59页 |
| ·概述 | 第52-53页 |
| ·经典遗传算法的特点 | 第53页 |
| ·新型改进的遗传算法 | 第53-56页 |
| ·新型改进遗传算法的特点 | 第53页 |
| ·新型改进遗传算法的进化过程 | 第53-56页 |
| ·计算机仿真 | 第56-58页 |
| ·仿真对象 | 第56-57页 |
| ·仿真参数 | 第57页 |
| ·仿真结果 | 第57-58页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| 第5章 基于新型GA 的PID 控制器在H 型钢张力控制系统中的应用 | 第59-73页 |
| ·H 型钢连轧机张力控制简述 | 第59-62页 |
| ·概述 | 第59页 |
| ·张力的产生及微张力控制的意义 | 第59-61页 |
| ·影响张力的因素及建立张力模型的意义 | 第61-62页 |
| ·H 型钢连轧机张力控制系统模型的建立 | 第62-68页 |
| ·拖动系统的数学模型 | 第62-65页 |
| ·张力模型的建立 | 第65-68页 |
| ·单机架动态调节的仿真 | 第68页 |
| ·新型PID 控制器在H 型钢张力控制系统中的应用 | 第68-72页 |
| ·控制算法设计 | 第68-70页 |
| ·仿真研究 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 作者简介 | 第81页 |