单目标_多目标遗传算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状及本文工作 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作及其内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 基本遗传算法 | 第14-27页 |
| ·遗传算法中的数学基础 | 第14-18页 |
| ·模式定理 | 第14-16页 |
| ·积木块假设 | 第16页 |
| ·遗传算法的收敛性分析 | 第16-18页 |
| ·基本遗传算法的描述 | 第18-25页 |
| ·编码方式 | 第20-21页 |
| ·适应度函数 | 第21-22页 |
| ·选择策略 | 第22-23页 |
| ·交叉算子 | 第23-24页 |
| ·变异算子 | 第24-25页 |
| ·遗传算法参数选取原则 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 遗传算法的改进 | 第27-36页 |
| ·典型的改进遗传算法 | 第27-30页 |
| ·分层遗传算法 | 第27-28页 |
| ·CHC 算法 | 第28-29页 |
| ·小生境遗传算法 | 第29页 |
| ·自适应遗传算法 | 第29-30页 |
| ·一种新的自适应二进制遗传算法 | 第30-35页 |
| ·改进遗传算法的原理及其实现 | 第31-32页 |
| ·实例仿真及其结果 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 改进策略在多目标遗传算法中的实现 | 第36-52页 |
| ·多目标优化算法概论 | 第36-37页 |
| ·几种常用多目标优化算法 | 第37-47页 |
| ·基于权重的多目标遗传算法 | 第37-40页 |
| ·向量评价遗传算法 | 第40-41页 |
| ·共享函数法 | 第41-42页 |
| ·非支配排序遗传算法(NSGA) | 第42-44页 |
| ·带精英选择策略的非支配排序(NSGA-Ⅱ) | 第44-47页 |
| ·NSGA-Ⅱ的改进策略 | 第47-49页 |
| ·改进的NSGA-Ⅱ仿真结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 遗传算法的应用 | 第52-58页 |
| ·遗传算法在组合优化问题中的应用 | 第52-54页 |
| ·遗传算法在路由分配中的应用 | 第54-56页 |
| ·染色体的适应度 | 第54-55页 |
| ·交叉操作 | 第55页 |
| ·变异操作 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·全文内容小结 | 第58页 |
| ·本文的后续工作 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
