| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题的背景 | 第9-10页 |
| ·遗传算法的历史和定义 | 第10-11页 |
| ·遗传算法的历史 | 第10-11页 |
| ·遗传算法的定义 | 第11页 |
| ·遗传算法的重要应用 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 遗传算法的基本原理 | 第14-20页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第14页 |
| ·遗传算法的特点 | 第14-15页 |
| ·基本遗传操作 | 第15-18页 |
| ·遗传算法的基本框架 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的运算步骤 | 第18页 |
| ·遗传算法的基本框架 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 遗传策略的遗传算子的改进 | 第20-28页 |
| ·选择算子的改进 | 第20-22页 |
| ·竞争式选择 | 第20-21页 |
| ·比例选择 | 第21页 |
| ·排序选择 | 第21-22页 |
| ·稳态选择 | 第22页 |
| ·交义算子的改进 | 第22-24页 |
| ·双点交叉 | 第23页 |
| ·均匀交叉 | 第23页 |
| ·部分匹配交叉 | 第23-24页 |
| ·均匀排序交叉 | 第24页 |
| ·变异算子的改进 | 第24-26页 |
| ·均匀排序变异操作 | 第25页 |
| ·高斯和均匀变异 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 基于遗传算法的组合最优化的应用(TSP的改进) | 第28-37页 |
| ·旅行商问题(TSP)的介绍 | 第28页 |
| ·求解TSP的遗传算法 | 第28-32页 |
| ·TSP的代码规则 | 第28-31页 |
| ·适应度评价 | 第31-32页 |
| ·基于遗传算法的TSP的改进 | 第32-33页 |
| ·选择操作 | 第32页 |
| ·交叉和变异操作 | 第32-33页 |
| ·群体的更新和终止条件 | 第33页 |
| ·试验实现及结果分析 | 第33-36页 |
| ·试验实现 | 第33-35页 |
| ·结果分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于遗传算法的组合最优化的应用(VRP的改进) | 第37-48页 |
| ·车辆路径问题(VRP)的背景与数学模型 | 第37-39页 |
| ·研究背景 | 第37页 |
| ·数学模型 | 第37-39页 |
| ·求解VRP的遗传算法的改进 | 第39-43页 |
| ·求解VRP的基本遗传算法 | 第39-40页 |
| ·求解VRP改进的混合遗传算法 | 第40-43页 |
| ·试验实现及结果分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录A 图索引 | 第54页 |
| 附录B 表索引 | 第54-55页 |
| Appendix A Figure Index | 第55页 |
| Appendix B Table Index | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士期间发表和录用的论文目录 | 第57-58页 |