摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-11页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
·遗传算法的研究背景 | 第11-16页 |
·遗传算法的起源与发展历史 | 第11-12页 |
·遗传算法的研究现状 | 第12-14页 |
·遗传算法的函数优化问题 | 第14-16页 |
·不动点理论 | 第16-19页 |
·不动点理论的发展概述 | 第16-18页 |
·不动点理论研究现状 | 第18-19页 |
·不动点理论与遗传算法的结合 | 第19页 |
·本文研究内容和全文的安排 | 第19页 |
·小结 | 第19-21页 |
第2章 遗传算法理论基础 | 第21-33页 |
·遗传算法特点 | 第21页 |
·遗传算法的基本思想 | 第21-22页 |
·遗传算法的基本要素 | 第22-28页 |
·编码 | 第22-23页 |
·模糊控制规则及算法 | 第23-24页 |
·选择算子 | 第24-25页 |
·交叉算子 | 第25-27页 |
·变异算子 | 第27-28页 |
·遗传算法的数学理论基础 | 第28-31页 |
·模式定理 | 第28-30页 |
·积木块假设 | 第30-31页 |
·隐含并行性 | 第31页 |
·遗传算法收敛性问题 | 第31页 |
·遗传算法存在的主要问题 | 第31-32页 |
·小结 | 第32-33页 |
第3章 不动点理论基础 | 第33-37页 |
·欧氏空间自映射不动点算法 | 第33-34页 |
·不动点 | 第33页 |
·-不动点 | 第33页 |
·优化问题向不动点问题的转化过程 | 第33-34页 |
·三角剖分 | 第34页 |
·单纯剖分 | 第34-35页 |
·单纯形 | 第34-35页 |
·单纯剖分 | 第35页 |
·欧式空间连续自映射不动点算法 | 第35-36页 |
·不动点算法思想 | 第35-36页 |
·互补问题 | 第36页 |
·不动点算法收敛性讨论 | 第36页 |
·小结 | 第36-37页 |
第4章 基于 K_1剖分的不动点算法的改进遗传算法 | 第37-44页 |
·K_1 剖分和hK_1 剖分简介 | 第37-38页 |
·K_1 剖分 | 第37-38页 |
·hK_1 剖分 | 第38页 |
·不动点算法模块 | 第38页 |
·基于K_1 剖分的不动点算法的遗传算法设计 | 第38-41页 |
·实数编码 | 第38-39页 |
·适应度函数的选取 | 第39页 |
·算法的初始化 | 第39页 |
·选择运算 | 第39页 |
·交叉运算 | 第39-40页 |
·变异运算 | 第40页 |
·种群收敛判断准则 | 第40-41页 |
·K_1 剖分优化实验与分析 | 第41-43页 |
·测试函数 | 第41-43页 |
·小结 | 第43-44页 |
第5章 多目标遗传算法 | 第44-50页 |
·引言 | 第44页 |
·多目标优化问题的基本概念 | 第44页 |
·多目标优化问题的结构和特性 | 第44-45页 |
·遗传多目标优化问题 | 第45-46页 |
·适应值分配机制 | 第45-46页 |
·遗传多目标优化问题 | 第46-47页 |
·向量评估遗传算法 | 第46页 |
·基于小生境 Pareto 遗传算法(NPGA) | 第46页 |
·非支配排序遗传算法(NSGA) | 第46-47页 |
·多目标遗传算法存在的问题 | 第47页 |
·一种改进的多目标遗传算法的设计模式 | 第47-49页 |
·算法设计思想 | 第47-49页 |
·算法优势 | 第49页 |
·小结 | 第49-50页 |
第6章 基于不动点理论改进的多目标遗传算法 | 第50-55页 |
·可行性分析 | 第50页 |
·算法基本思想 | 第50-51页 |
·算法设计 | 第51-52页 |
·适应度函数 | 第51页 |
·实数编码 | 第51页 |
·初始群体的生成 | 第51页 |
·选择运算 | 第51页 |
·交叉运算 | 第51-52页 |
·变异运算 | 第52页 |
·算法终止条件 | 第52页 |
·实例验证 | 第52-53页 |
·测试函数 | 第52-53页 |
·转化为不动点问题 | 第53页 |
·性能分析 | 第53页 |
·小结 | 第53-55页 |
第7章 总结与展望 | 第55-56页 |
·结论 | 第55-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
作者简介 | 第61-62页 |
攻读硕士期间发表论文 | 第62-63页 |