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分布式并行遗传算法在强耦合分离过程综合优化中的应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
目录第7-9页
第一章 前言第9-11页
第二章 文献综述第11-24页
   ·强耦合分离过程的综合优化方法第11-12页
   ·遗传算法第12-19页
     ·遗传算法的思想基础第13页
     ·遗传算法的步骤第13-14页
     ·编码问题第14-16页
     ·交叉运算第16-17页
     ·变异运算第17-18页
     ·选择运算第18-19页
   ·并行计算第19-22页
     ·并行处理的原理及现状第19-20页
     ·遗传算法的并行性分析第20-21页
     ·遗传算法的并行化第21-22页
   ·软件资源第22-24页
     ·模块式模拟软件第22-24页
第三章 优化综合平台的实现第24-37页
   ·遗传算法的改进第24-28页
     ·编码方式第24-25页
     ·选择操作第25页
     ·连续化遗传算子第25-27页
     ·自适应变异率和交叉率第27-28页
   ·逐级进化策略的提出第28-29页
   ·约束条件的处理第29页
   ·分布式并行遗传算法的实现第29-31页
   ·并行遗传算法与 ASPEN PLUS的结合第31-36页
     ·ASPEN PLUS的外部调用第31-34页
     ·分布式并行遗传算法与 ASPEN PLUS的结合第34-36页
   ·动态种群数和负载平衡第36-37页
第四章 案例研究与遗传算法参数分析第37-61页
   ·目标函数第37-39页
   ·研究案例第39-41页
     ·案例分析及设定第39-41页
   ·优化方法寻优结果第41-61页
     ·单个个体的计算时间第41-44页
     ·自适应交叉率和变异率的优化结果第44-46页
     ·群体规模对优化结果的影响第46-53页
     ·计算时间分析第53-61页
第五章 结论第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-64页

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