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快速有效收敛遗传算法的研究

摘要第1-8页
Abstract第8-9页
插图索引第9-10页
附表索引第10-11页
第1章 引言第11-14页
   ·选题背景及意义第11-12页
   ·研究内容第12-13页
   ·本文研究工作第13页
   ·本文的安排第13-14页
第2章 快速有效收敛基本理论及方法第14-27页
   ·引言第14页
   ·小生境遗传算法第14-18页
     ·小生境与遗传算法第14-15页
     ·遗传算法中小生境的实现方法第15-18页
   ·变异算子第18-21页
   ·并行遗传算法第21-26页
     ·并行遗传算法分类第22-23页
     ·细粒度并行遗传算法第23页
     ·粗粒度并行遗传算法第23-25页
     ·层次并行遗传算法第25-26页
   ·小结第26-27页
第3章 一种快速收敛的小生境遗传算法第27-36页
   ·引言第27页
   ·相关理论第27-30页
     ·聚类分析第27-30页
   ·一种快速收敛的遗传算法求解过程第30-34页
     ·共享变异算子第30-32页
     ·收敛性分析第32页
     ·小生境半径判定第32-33页
     ·算法实现步骤第33-34页
   ·实验分析结果第34-35页
   ·结论第35-36页
第4章 基于建筑块迁移策略的模拟退火并行遗传算法第36-49页
   ·引言第36页
   ·相关理论第36-41页
     ·建筑模块理论第36-39页
     ·模拟退火算法第39-41页
   ·基于建筑块迁移策略的模拟退火并行遗传算法(BBSAPGA)第41-44页
     ·建筑块算子第41页
     ·种群“早熟”程度的定量评价指标第41-43页
     ·一种新的“早熟”程度评价标准第43-44页
   ·算法描述第44-46页
   ·模式收敛性分析第46页
     ·马尔柯夫链模型第46页
     ·收敛性分析第46页
   ·通信代价第46-47页
   ·试验结果分析第47-48页
   ·结束语第48-49页
结论第49-51页
 1. 本文工作总结第49页
 2. 进一步工作展望第49-51页
参考文献第51-55页
致谢第55-56页
附录A 攻读学位期间发表学术论文第56-57页
附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目经历第57页

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