基于极值动力学的自组织优化理论、算法与应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·组合优化问题概述 | 第12-15页 |
| ·可满足性问题 | 第12-13页 |
| ·旅行商问题 | 第13页 |
| ·聚类问题 | 第13-14页 |
| ·生产调度问题 | 第14-15页 |
| ·计算复杂性与NP-COMPLETE 问题 | 第15-16页 |
| ·计算复杂性的概念 | 第15-16页 |
| ·NP-complete 问题 | 第16页 |
| ·组合优化算法概述 | 第16-20页 |
| ·组合优化算法的分类 | 第17-18页 |
| ·典型的组合优化算法 | 第18-20页 |
| ·组合优化求解中的关键问题 | 第20-21页 |
| ·本文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 参考文献 | 第22-25页 |
| 第二章 优化解的微观特征和解空间的结构分析 | 第25-45页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·优化目标函数 | 第26-28页 |
| ·全局适应度函数 | 第26-27页 |
| ·局部适应度函数 | 第27页 |
| ·一致性与等价性条件 | 第27-28页 |
| ·组合优化解的微观分析 | 第28-33页 |
| ·状态变量与局部适应度的定义 | 第28-30页 |
| ·状态变量间的耦合关系 | 第30-31页 |
| ·优化解的微观特征 | 第31-33页 |
| ·典型情形的计算复杂性 | 第33-36页 |
| ·计算复杂性的相变分析 | 第34-35页 |
| ·解空间的相变分析 | 第35-36页 |
| ·解空间的结构分析 | 第36-41页 |
| ·解的表示方法 | 第36-37页 |
| ·邻域定义方法 | 第37-38页 |
| ·适应度景观与NK 模型 | 第38-40页 |
| ·适应度网络 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 第三章 基于极值动力学的自组织优化算法 | 第45-67页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·自组织模型 | 第47-51页 |
| ·自组织临界性理论 | 第47-49页 |
| ·BS 模型与极值动力学 | 第49-51页 |
| ·基于极值动力学的自组织优化算法 | 第51-57页 |
| ·算法基本流程 | 第52-54页 |
| ·算法参数分析 | 第54-56页 |
| ·动态优化过程分析 | 第56-57页 |
| ·算法比较分析 | 第57-61页 |
| ·构造型算法 | 第57-58页 |
| ·模拟退火算法 | 第58-59页 |
| ·极值优化算法 | 第59-61页 |
| ·TSP 问题仿真结果 | 第61-63页 |
| ·STSP 问题 | 第61-63页 |
| ·ATSP 问题 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 第四章 基因优化－基于极值动力学的自组织进化算法 | 第67-79页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·进化算法的理论基础分析 | 第67-70页 |
| ·基因进化理论 | 第68-69页 |
| ·协同进化理论 | 第69-70页 |
| ·自组织进化理论 | 第70页 |
| ·改进的遗传算法 | 第70-72页 |
| ·遗传局部搜索算法 | 第70-71页 |
| ·自组织遗传算子 | 第71-72页 |
| ·基因优化算法 | 第72-74页 |
| ·算法比较分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 第五章 自组织的微阵列基因排序算法 | 第79-89页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·微阵列基因芯片技术 | 第79-81页 |
| ·微阵列基因芯片 | 第79-80页 |
| ·微阵列基因表达数据 | 第80-81页 |
| ·微阵列基因表达数据的分析方法 | 第81-84页 |
| ·距离与相似性的度量 | 第81-82页 |
| ·聚类分析方法 | 第82-83页 |
| ·自组织的微阵列基因排序算法 | 第83-84页 |
| ·实验结果与比较分析 | 第84-86页 |
| ·二维随机数据 | 第84-85页 |
| ·高维测试数据 | 第85-86页 |
| ·生物基因表达数据 | 第86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-89页 |
| 第六章 热轧带钢轧制单元调度模型与优化算法研究 | 第89-109页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·热轧带钢生产调度问题 | 第90-97页 |
| ·热轧带钢生产流程与约束 | 第90-92页 |
| ·热轧带钢生产调度问题的研究方法 | 第92-94页 |
| ·热轧带钢生产轧制单元调度优化模型 | 第94-97页 |
| ·热轧带钢生产调度优化算法 | 第97-105页 |
| ·基于遗传算法的轧制单元搜索算法 | 第98-100页 |
| ·基于自组织优化的轧制单元优化算法 | 第100-102页 |
| ·混合进化调度算法 | 第102-104页 |
| ·热轧带钢生产调度系统 | 第104-105页 |
| ·仿真结果与分析 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-109页 |
| 第七章 结束语 | 第109-111页 |
| ·工作总结 | 第109-110页 |
| ·研究展望 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 攻读博士学位期间发表、录用和完成的学术论文 | 第112-114页 |
