基于约束目标的需求分析技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及问题提出 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究工作 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 关键技术和理论 | 第17-22页 |
| ·基于目标的分析技术 | 第17-18页 |
| ·遗传算法 | 第18-21页 |
| ·遗传算法的应用领域 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 目标模型和目标库结构 | 第22-30页 |
| ·客户目标模型 | 第22-26页 |
| ·客户目标的定义与分类 | 第22-24页 |
| ·客户目标的存储结构 | 第24-26页 |
| ·旅游专家数据库 | 第26-28页 |
| ·本体知识库到旅游专家数据库的映射 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于遗传算法的客户旅游路线的设计 | 第30-44页 |
| ·旅行商问题描述和数学模型 | 第30-32页 |
| ·客户需求目标的获取 | 第32-36页 |
| ·应用遗传算法进行旅游线路的设计 | 第36-42页 |
| ·编码和初始化群体 | 第37页 |
| ·适应度函数 | 第37-39页 |
| ·选择算子 | 第39页 |
| ·交叉算子 | 第39-40页 |
| ·变异算子 | 第40-41页 |
| ·参数设置 | 第41-42页 |
| ·算法的性能分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 应用遗传算法思想进行目标库自学习的研究 | 第44-54页 |
| ·机器学习过程 | 第44-45页 |
| ·基于遗传算法的目标库自学习 | 第45-51页 |
| ·群体的初始化和适应度函数的定义 | 第46页 |
| ·目标的编码方式 | 第46-47页 |
| ·选择算子 | 第47页 |
| ·交叉算子 | 第47-48页 |
| ·变异算子 | 第48页 |
| ·目标库自学习算法 | 第48-51页 |
| ·案例分析 | 第51-52页 |
| ·算法的性能分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 实现 | 第54-63页 |
| ·旅游专家数据库设计实现 | 第55-56页 |
| ·旅游线路设计实现 | 第56-59页 |
| ·个性化交互界面的实现 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的主要学术论文 | 第70-71页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第71页 |
