一种基于种群簇的多种群遗传算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·遗传算法的研究意义 | 第9-10页 |
| ·遗传算法的发展及现状 | 第10-11页 |
| ·遗传算法的特点及应用 | 第11-12页 |
| ·双种群遗传算法 | 第12-15页 |
| ·双种群遗传算法的研究背景 | 第12-13页 |
| ·双种群遗传算法的特点 | 第13-15页 |
| ·本论文的主要内容 | 第15页 |
| ·本学位论文的组织 | 第15-16页 |
| 2 基本遗传算法 | 第16-26页 |
| ·生物进化 | 第16页 |
| ·遗传算法概况 | 第16-17页 |
| ·基础术语 | 第17-18页 |
| ·基本原理 | 第18-23页 |
| ·编码 | 第18-19页 |
| ·种群初始化 | 第19页 |
| ·适应度函数的设计 | 第19-20页 |
| ·遗传因子的设计 | 第20-22页 |
| ·参数控制 | 第22-23页 |
| ·算法流程 | 第23页 |
| ·遗传算法的性能评估 | 第23-26页 |
| 3 双种群遗传算法 | 第26-38页 |
| ·双种群遗传算法概述 | 第26-28页 |
| ·基本原理 | 第26-27页 |
| ·算法流程 | 第27-28页 |
| ·混沌遗传算法 | 第28-30页 |
| ·混沌遗传算法概述 | 第28页 |
| ·混沌序列 | 第28-30页 |
| ·双种群混沌遗传算法 | 第30-34页 |
| ·改进方法描述 | 第30-31页 |
| ·双种群混沌遗传算法流程 | 第31-34页 |
| ·仿真结果与分析 | 第34-37页 |
| ·算例1 | 第34-36页 |
| ·算例2 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于种群簇的多种群遗传算法 | 第38-51页 |
| ·双种群遗传算法的缺陷 | 第38页 |
| ·基于种群簇的多种群遗传算法 | 第38-39页 |
| ·基本概念 | 第38-39页 |
| ·算法原理 | 第39页 |
| ·算法详细描述 | 第39-43页 |
| ·遗传操作 | 第39-41页 |
| ·基本流程 | 第41-43页 |
| ·算例分析 | 第43-49页 |
| ·算例1 | 第43-44页 |
| ·算例2 | 第44-45页 |
| ·算例3 | 第45-47页 |
| ·算例4 | 第47-48页 |
| ·算例5 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 5 多种群遗传算法在认知无线电中的应用 | 第51-57页 |
| ·认知无线电 | 第51页 |
| ·研究现状 | 第51-52页 |
| ·认知无线电关键技术 | 第52-53页 |
| ·认知无线电决策引擎 | 第53-54页 |
| ·基于种群簇的多种群遗传算法 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
