| 郑重声明 | 第1-3页 |
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| ·课题背景、目标和意义 | 第9-10页 |
| ·本文的研究思路及研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 遗传算法简介 | 第11-20页 |
| ·遗传算法发展简史 | 第11-12页 |
| ·遗传算法简介 | 第12-18页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第12页 |
| ·遗传算法描述 | 第12-13页 |
| ·遗传算法的运算过程 | 第13-14页 |
| ·模式定理 | 第14-16页 |
| ·遗传算法的其他基本理论 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的性能评价 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的特点 | 第18页 |
| ·遗传算法的应用 | 第18-20页 |
| 第三章 自适应的遗传算法 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·进化方向的度量 | 第20-22页 |
| ·改进的自适应遗传算法 | 第22-23页 |
| ·多种群进化 | 第23-24页 |
| ·算法的实现 | 第24-26页 |
| ·代码实现 | 第24-25页 |
| ·算法性能分析 | 第25-26页 |
| ·结论 | 第26-28页 |
| 第四章 基于粒子群算法的混合遗传算法(PSOGA) | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·早熟收敛分析 | 第28-29页 |
| ·粒子群算法概述 | 第29-31页 |
| ·粒子群算法原理 | 第29-30页 |
| ·粒子群算法与遗传算法的对比 | 第30页 |
| ·粒子群算法与遗传算法的结合方式 | 第30-31页 |
| ·基于粒子群算法的混合遗传算法(PSOGA) | 第31-39页 |
| ·基于粒子群算法的遗传算法的基本思想 | 第31页 |
| ·种群分割 | 第31-35页 |
| ·变异算子 | 第35-36页 |
| ·交叉算子 | 第36-37页 |
| ·算法描述 | 第37-39页 |
| ·数值函数优化实验 | 第39-42页 |
| ·PSOGA算法实验统计表 | 第41页 |
| ·用粒子群算法修改的变异算子的性能分析 | 第41-42页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| 第五章 用PSOGA混合遗传算法解多根线形方程组 | 第43-48页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·用遗传算法解线形方程组 | 第43-44页 |
| ·方程组的遗传算法求解 | 第43-44页 |
| ·用PSOGA算法解方程组 | 第44页 |
| ·实验分析:子种群内优解的适应度变化 | 第44-47页 |
| ·实验1:简单二元二次方程组 | 第44-46页 |
| ·实验2:六峰值驼背函数 | 第46-47页 |
| ·结论 | 第47-48页 |
| 第六章 结束语 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 图表目录 | 第52-53页 |
| 图 | 第52页 |
| 表 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士期间发表或录用的论文 | 第54页 |