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模糊遗传算法与资源优化配置的预测控制

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 问题引入第11-12页
    1.2 选题意义第12页
    1.3 国内外研究现状第12页
    1.4 本文研究思路第12-13页
    1.5 研究方法第13页
    1.6 论文结构安排第13页
    1.7 本章小结第13-15页
第二章 相关建模理论概述第15-24页
    2.1 模糊理论第15-16页
        2.1.1 模糊概述第15页
        2.1.2 模糊集合与隶属函数第15-16页
    2.2 模糊神经网络第16-21页
        2.2.1 神经网络概述第16-18页
        2.2.2 模糊神经网络概述第18-21页
    2.3 遗传算法第21-23页
        2.3.1 传统遗传算法第21-22页
        2.3.2 遗传算法实现技术第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 经典遗传算法建模第24-35页
    3.1 项目概述第24页
        3.1.1 问题背景第24页
        3.1.2 问题描述第24页
        3.1.3 研究思路第24页
    3.2 原始数据信息第24-25页
    3.3 数据预处理第25-26页
    3.4 遗传算法建模第26-34页
        3.4.1 个体编码第26页
        3.4.2 适值函数第26-33页
        3.4.3 遗传操作算子第33页
        3.4.4 参数设置第33页
        3.4.5 模型输出第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 模糊不确定性遗传算法理论第35-45页
    4.1 模糊寻优概述第35-36页
    4.2 模糊遗传算法第36-44页
        4.2.1 模糊遗传算法概述第36页
        4.2.2 模糊遗传算法五大要素定义第36-40页
        4.2.3 模糊遗传算法流程第40-42页
        4.2.4 模糊遗传算法的模式定理论述第42-44页
    4.3 本章小结第44-45页
第五章 模糊遗传算法建模第45-60页
    5.1 问题描述第45页
    5.2 研究思路第45页
    5.3 模糊遗传算法建模过程第45-58页
        5.3.1 模糊神经网络建模第45-51页
        5.3.2 模糊遗传算法五大要素实例化第51-58页
    5.4 两种遗传算法的结果对比第58-59页
    5.5 本章小结第59-60页
结论第60-61页
参考文献第61-64页
附录第64-76页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第76-77页
致谢第77-78页
附件第78页

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