基于IEC的隐性目标智能决策方法研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 致谢 | 第13-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-34页 |
| ·问题的提出 | 第20-24页 |
| ·隐性目标决策问题 | 第20-21页 |
| ·问题描述与求解方法 | 第21-24页 |
| ·国内外研究现状 | 第24-32页 |
| ·进化计算研究现状 | 第25-27页 |
| ·交互式进化计算研究现状 | 第27-30页 |
| ·多样性问题研究现状 | 第30-32页 |
| ·论文的研究内容和结构安排 | 第32-34页 |
| 第二章 隐性目标决策问题的求解方法基础 | 第34-47页 |
| ·遗传算法概述 | 第34-41页 |
| ·遗传基本概念 | 第34-35页 |
| ·适应度函数 | 第35-36页 |
| ·编码与解码 | 第36-37页 |
| ·遗传算子与控制参数 | 第37-39页 |
| ·基本遗传算法过程 | 第39-41页 |
| ·基本交互式遗传算法 | 第41-42页 |
| ·隐性目标决策问题的进化求解模型 | 第42-46页 |
| ·隐性目标决策问题的进化描述模型 | 第42-45页 |
| ·基于IEC的问题进化求解过程 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 结合多智能体技术的求解方法研究 | 第47-69页 |
| ·智能体与多智能体系统 | 第47-49页 |
| ·智能体基本概念 | 第47-48页 |
| ·多智能体系统与AER模型 | 第48-49页 |
| ·均匀多智能体遗传算法 | 第49-58页 |
| ·均匀设计表 | 第50页 |
| ·智能体及其行为 | 第50-52页 |
| ·算法设计与步骤 | 第52-55页 |
| ·算例实验及分析 | 第55-58页 |
| ·交互式多智能体遗传算法及其旅游行程规划应用 | 第58-67页 |
| ·旅游行程规划问题 | 第58-60页 |
| ·行程智能体及其交互规则 | 第60-61页 |
| ·算法描述及策略 | 第61-65页 |
| ·仿真实验及分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第四章 基于改进共享机制的多样性保持研究 | 第69-86页 |
| ·共享机制小生境技术 | 第69-70页 |
| ·共享机制的改进 | 第70-72页 |
| ·小生境半径的确定 | 第70-71页 |
| ·小生境熵 | 第71-72页 |
| ·基于改进共享机制的算法设计 | 第72-80页 |
| ·进化参数计算策略 | 第72页 |
| ·扩展突变算子 | 第72-73页 |
| ·算法步骤及收敛性分析 | 第73-76页 |
| ·算例实验及分析 | 第76-80页 |
| ·在汽车造型概念草图设计中的应用 | 第80-85页 |
| ·汽车造型优化决策问题 | 第80-81页 |
| ·算法改进与步骤 | 第81-83页 |
| ·仿真实验及分析 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 基于小生境识别的自适应策略研究 | 第86-101页 |
| ·小生境动态识别方法 | 第86-89页 |
| ·NIT方法 | 第86-88页 |
| ·改进的小生境识别方法 | 第88-89页 |
| ·基于小生境识别的算法设计 | 第89-98页 |
| ·多样性自适应策略 | 第89-92页 |
| ·算法步骤及复杂度分析 | 第92-93页 |
| ·算例实验及分析 | 第93-98页 |
| ·在汽车造型概念草图设计中的应用 | 第98-100页 |
| ·算法改进与步骤 | 第98-99页 |
| ·仿真实验及分析 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第六章 汽车造型概念草图辅助设计系统与原型实现 | 第101-111页 |
| ·基于造型件的汽车造型概念设计 | 第101-102页 |
| ·汽车造型设计编码 | 第102-103页 |
| ·原型系统设计与实现 | 第103-110页 |
| ·系统基本架构 | 第103-105页 |
| ·系统基本流程 | 第105-107页 |
| ·系统功能实现 | 第107-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第七章 总结与展望 | 第111-114页 |
| ·论文工作总结 | 第111-112页 |
| ·展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 在读期间参加的科研工作和发表论文 | 第124-125页 |
