协同进化计算及其在多智能体中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·进化计算理论 | 第8-14页 |
| ·遗传算法 | 第9-11页 |
| ·进化规划 | 第11-12页 |
| ·进化策略 | 第12-14页 |
| ·协同进化理论介绍 | 第14-15页 |
| ·课题研究的内容和意义 | 第15-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 协同进化计算理论及多智能体理论 | 第19-34页 |
| ·协同进化计算理论与模型 | 第19-24页 |
| ·协同进化计算理论 | 第19-21页 |
| ·协同进化算法的模型 | 第21-24页 |
| ·协同进化算法的应用前景 | 第24页 |
| ·多智能体系统理论 | 第24-32页 |
| ·智能体及多智能体系统 | 第24-28页 |
| ·多智能体系统研究的主要内容 | 第28-30页 |
| ·多智能体系统的研究现状 | 第30-32页 |
| ·协同进化理论在多智能体系统中的应用 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于远缘杂交的精英进化算法研究 | 第34-47页 |
| ·普通进化算法存在的问题 | 第34页 |
| ·遗传算法的缺点及改进 | 第34-37页 |
| ·基于远缘杂交的精英进化算法 | 第37-41页 |
| ·基于远缘杂交的精英进化机制 | 第37-40页 |
| ·基于远缘杂交的精英进化算法描述 | 第40-41页 |
| ·算法收敛性验证 | 第41-42页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第42-46页 |
| ·TSP问题描述 | 第42页 |
| ·求解TSP问题的远缘杂交精英进化算法 | 第42-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于反馈的多适应度协同进化算法研究 | 第47-60页 |
| ·传统协同进化算法的局限性 | 第47页 |
| ·基于反馈的协同进化算法原理 | 第47-49页 |
| ·基于共享反馈的协同进化算法 | 第49-50页 |
| ·算法收敛性分析和验证 | 第50-53页 |
| ·算法收敛性证明 | 第50-51页 |
| ·算法收敛到最优解验证试验 | 第51-53页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第53-59页 |
| ·围捕问题 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文工作总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
