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适应性Memetic算法及其在求解离散约束优化问题中的研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第15-25页
    1.1 研究背景第15-16页
        1.1.1 问题概述第15页
        1.1.2 关键技术难点第15-16页
    1.2 Memetic算法求解离散约束优化问题的相关工作第16-18页
    1.3 面临的挑战与研究动机第18-19页
    1.4 论文研究内容及贡献第19-23页
        1.4.1 集合覆盖问题第19-20页
        1.4.2 带容量约束的单源设施选址问题第20-21页
        1.4.3 研究内容及贡献第21-23页
    1.5 论文结构安排第23-25页
第2章 适应性Memetic算法求解集合覆盖问题第25-49页
    2.1 集合覆盖问题的数学表达第25-26页
    2.2 相关研究工作第26-29页
        2.2.1 基于确定性算法求解集合覆盖问题第26页
        2.2.2 基于启发式算法求解集合覆盖问题第26-27页
        2.2.3 基于元启发式算法求解集合覆盖问题第27-29页
    2.3 适应性Memetic算法求解集合覆盖问题过程第29-36页
        2.3.1 算法流程第29-31页
        2.3.2 编码方式第31-32页
        2.3.3 结合局部搜索的突变策略第32-34页
        2.3.4 交换策略第34-36页
    2.4 实验设置第36-39页
        2.4.1 实验数据集的选择第36-37页
        2.4.2 实验参数的设置第37-39页
    2.5 实验对比结果第39-43页
    2.6 实验总结与分析第43-48页
        2.6.1 非单位代价集合覆盖问题实验结果总结分析第47-48页
        2.6.2 单位代价集合覆盖问题实验结果总结分析第48页
    2.7 本章小结第48-49页
第3章 适应性Mememtic算法求解单源设施选址问题第49-67页
    3.1 单源设施选址问题的数学表达第49-50页
    3.2 相关研究工作第50-52页
        3.2.1 基于确定性算法求解单源设施选址问题第50页
        3.2.2 基于约束条件松弛的启发式算法求解单源设施选址问题第50-51页
        3.2.3 基于元启发式算法求解单源设施选址问题第51页
        3.2.4 可行性进化策略第51-52页
    3.3 算法流程第52-58页
        3.3.1 编码方式第53-56页
        3.3.2 用于客户重分配的适应性局部搜索策略第56-58页
        3.3.3 改进的交叉操作第58页
    3.4 实验设置第58-59页
        3.4.1 实验数据集的选择第58-59页
        3.4.2 相关参数设置第59页
    3.5 实验对比第59页
    3.6 实验结果与分析第59-62页
    3.7 本章小结第62-67页
第4章 总结与展望第67-69页
    4.1 主要工作与成果第67-68页
    4.2 工作展望第68-69页
参考文献第69-75页
附录A第75-79页
致谢第79-81页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第81页

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