| 摘要 | 第1-3页 |
| summary | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| ·研究的背景和意义 | 第6页 |
| ·研究的内容 | 第6-7页 |
| ·研究的创新点 | 第7-8页 |
| ·本文的结构框架 | 第8-9页 |
| 第二章 遗传算法概述 | 第9-21页 |
| ·遗传算法理论基础 | 第9-10页 |
| ·遗传算法理论基础 | 第9页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第9页 |
| ·标准遗传算法 | 第9-10页 |
| ·遗传算法的特点 | 第10页 |
| ·遗传算法的描述与设计 | 第10-17页 |
| ·编码表示 | 第10-12页 |
| ·种群的初始化 | 第12页 |
| ·适应度 | 第12页 |
| ·选择算子 | 第12-15页 |
| ·交叉算子 | 第15-16页 |
| ·变异算子 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的数学基础 | 第17-19页 |
| ·模式定理和积木块假设 | 第17-18页 |
| ·收敛性分析 | 第18页 |
| ·欺骗性问题 | 第18页 |
| ·隐式并行性 | 第18-19页 |
| ·如何防止过早收敛 | 第19-21页 |
| ·适应度伸拉法 | 第19页 |
| ·多种群交叉法 | 第19-21页 |
| 第三章 TSP问题及研究的基本方法 | 第21-25页 |
| ·TSP的数学描述及模型 | 第21页 |
| ·传统方法 | 第21-23页 |
| ·精确算法 | 第21-22页 |
| ·近似算法 | 第22-23页 |
| ·智能优化方法 | 第23-25页 |
| 第四章 多种群自适应模拟退火遗传算法求解TSP问题 | 第25-33页 |
| ·多种群自适应模拟退火遗传算法思想 | 第25-26页 |
| ·算法设计纲要 | 第26-30页 |
| ·算法实现过程 | 第26-27页 |
| ·算法流程 | 第27-30页 |
| ·本文的算法设计 | 第30-33页 |
| ·编码 | 第30页 |
| ·生成初始群体 | 第30页 |
| ·多种群分级 | 第30-31页 |
| ·模拟退火的遗传算法 | 第31页 |
| ·交叉、变异遗传算子 | 第31-32页 |
| ·算法的自适应性 | 第32-33页 |
| 第五章 实验分析及结论 | 第33-40页 |
| ·CHN31、ATT48、EIL51的TSP问题的执行结果 | 第33-35页 |
| ·算法的自身改进机制的比较分析 | 第35-38页 |
| ·简单遗传算法与本文算法的比较 | 第35-36页 |
| ·指定概率和概率动态自适应的比较 | 第36-37页 |
| ·多种群迁移和单种群的比较 | 第37页 |
| ·引入模拟退火与不引入模拟退火的比较 | 第37-38页 |
| ·采用各种交叉算子的多种群自适应遗传算法的运行结果的比较 | 第38页 |
| ·采用各种变异算子的多种群自适应遗传算法的运行结果的比较 | 第38页 |
| ·与其他算法求解CHN31的实验结果比较 | 第38-39页 |
| ·结论 | 第39-40页 |
| 第六章 问题的总结与展望 | 第40-41页 |
| ·问题总结 | 第40页 |
| ·研究展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
