一种结合混沌搜索的自适应遗传算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·立题背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11页 |
| ·论文的结构分布 | 第11-13页 |
| 第二章 遗传算法原理与实现 | 第13-34页 |
| ·遗传算法概述 | 第13-17页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第13页 |
| ·遗传算法的发展历史 | 第13-14页 |
| ·遗传算法的特点 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的机理 | 第15页 |
| ·遗传算法的应用 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的数学理论 | 第17-20页 |
| ·模式定理 | 第17-18页 |
| ·模式 | 第17页 |
| ·模式阶 | 第17页 |
| ·定义距 | 第17页 |
| ·模式定理 | 第17-18页 |
| ·积木块假设 | 第18-19页 |
| ·积木块 | 第18页 |
| ·积木块假设 | 第18-19页 |
| ·隐含并行性 | 第19-20页 |
| ·收敛性 | 第20页 |
| ·遗传算法的实现技术 | 第20-34页 |
| ·编码方法 | 第20-22页 |
| ·编码 | 第20页 |
| ·编码原则 | 第20页 |
| ·常用编码方法 | 第20-22页 |
| ·特殊编码方法 | 第22页 |
| ·适应度函数 | 第22-25页 |
| ·常见适应度函数 | 第23页 |
| ·适应度函数尺度变换 | 第23-25页 |
| ·选择算子 | 第25-27页 |
| ·常用选择算子 | 第25-27页 |
| ·特殊选择算子 | 第27页 |
| ·交叉算子 | 第27-29页 |
| ·常用交叉算子 | 第27-29页 |
| ·特殊交叉算子 | 第29页 |
| ·变异算子 | 第29-31页 |
| ·常用变异算子 | 第29-30页 |
| ·特殊变异算子 | 第30页 |
| ·变异算子的应用 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的运行参数 | 第31页 |
| ·遗传算法的实现流程 | 第31-32页 |
| ·约束条件的处理方法 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的性能评估 | 第33-34页 |
| 第三章 混沌与混沌搜索 | 第34-37页 |
| ·混沌运动的基本性质 | 第34-35页 |
| ·混沌的基本特征 | 第35页 |
| ·混沌优化算法 | 第35-37页 |
| ·混沌算法概述 | 第35-36页 |
| ·混沌算法优化过程 | 第36-37页 |
| 第四章 结合混沌搜索的自适应遗传算法 | 第37-49页 |
| ·自适应遗传算法数学模型 | 第37-38页 |
| ·自适应遗传算法研究策略 | 第38-42页 |
| ·编码自适应变化 | 第39页 |
| ·遗传算子自适应变化 | 第39-41页 |
| ·选择算子自适应变化 | 第39-40页 |
| ·交叉算子自适应变化 | 第40页 |
| ·变异算子自适应变化 | 第40-41页 |
| ·控制参数自适应设置 | 第41-42页 |
| ·群体规模可变的遗传算法 | 第41页 |
| ·基于Metroplis 抽样准则的遗传算法 | 第41-42页 |
| ·适应度函数自适应调整 | 第42页 |
| ·混合优化算法概述 | 第42-44页 |
| ·混合遗传算法的构造原则 | 第43页 |
| ·混合优化策略的关键问题 | 第43-44页 |
| ·混合优化算法实现 | 第44-49页 |
| ·混合算法流程图 | 第44-45页 |
| ·混合算法实现步骤 | 第45-47页 |
| ·混合算法实现细节 | 第47-49页 |
| 第五章 测试函数与结果分析 | 第49-54页 |
| ·测试函数引用 | 第49-50页 |
| ·测试结果分析 | 第50-54页 |
| ·算法实验结果 | 第50-51页 |
| ·算法性能评价 | 第51-54页 |
| 第六章 结语与展望 | 第54-56页 |
| ·结语 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
