| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·遗传算法的背景及发展历程 | 第8-10页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·遗传算法的应用 | 第11-12页 |
| ·非线性规划的数学模型及发展简史 | 第12-14页 |
| ·非线性规划的数学模型 | 第13页 |
| ·非线性规划的发展简史 | 第13-14页 |
| ·问题研究的背景及目的 | 第14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 遗传算法 | 第16-32页 |
| ·GA的基本用语 | 第16页 |
| ·GA的基本思想 | 第16-17页 |
| ·GA的特点 | 第17-18页 |
| ·GA的实现 | 第18-29页 |
| ·编码 | 第18-21页 |
| ·初始种群 | 第21-22页 |
| ·适应度函数 | 第22-23页 |
| ·遗传算子 | 第23-29页 |
| ·进化次数限制 | 第29页 |
| ·标准遗传算法 | 第29-31页 |
| ·SGA的构成要素 | 第30页 |
| ·SGA的数学模型 | 第30页 |
| ·SGA的实现步骤 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 改进的遗传算法 | 第32-42页 |
| ·常见的几种改进的遗传算法 | 第32-34页 |
| ·自适应遗传算法 | 第32-33页 |
| ·混合遗传算法 | 第33页 |
| ·基于小生境技术的遗传算法 | 第33-34页 |
| ·并行遗传算法 | 第34页 |
| ·一种新的自适应遗传算法 | 第34-40页 |
| ·自适应遗传算法的产生 | 第34页 |
| ·现有的几种自适应遗传算法 | 第34-37页 |
| ·本文提出的新的自适应遗传算法 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 本文提出的改进遗传算法在无约束非线性规划中的应用 | 第42-48页 |
| ·无约束非线性规划的模型及传统算法 | 第42-45页 |
| ·无约束非线性规划模型 | 第42页 |
| ·无约束非线性规划的传统算法 | 第42-45页 |
| ·本文提出的改进遗传算法在无约束非线性规划中的应用 | 第45-47页 |
| ·测试函数 | 第45-46页 |
| ·算法性能分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 本文提出的改进遗传算法在约束非线性规划中的应用 | 第48-54页 |
| ·约束非线性规划的模型及约束条件处理方法 | 第48-50页 |
| ·约束非线性规划模型 | 第48页 |
| ·约束非线性规划的约束条件处理 | 第48-50页 |
| ·本文提出的改进遗传算法求解约束非线性规划中的算法描述 | 第50页 |
| ·本文提出的改进遗传算法在约束非线性规划中的应用 | 第50-52页 |
| ·测试函数 | 第50-51页 |
| ·算法性能 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 总结与未来工作展望 | 第54-56页 |
| ·本文工作总结 | 第54页 |
| ·未来工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献(REFERENCES) | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第62页 |
