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基于物种进化的遗传算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第一章 绪论第15-25页
   ·遗传算法概述第15-21页
     ·遗传算法的生物学背景第15-16页
     ·遗传算法的发展历史第16-17页
     ·遗传算法的研究概况第17-21页
   ·本文研究意义第21页
   ·关于物种进化的国内外研究现状第21-23页
   ·本文主要内容及结构第23-25页
第二章 遗传算法的理论基础第25-35页
   ·简单遗传算法原理第25-26页
   ·简单遗传算法的收敛性分析第26-30页
   ·相似性测度第30-32页
     ·基因型相似性第30-31页
     ·表现型相似性第31-32页
   ·多样性测度第32-34页
     ·方差和标准差第32页
     ·表现型多样性第32-33页
     ·熵型多样性第33页
     ·基因型多样性第33-34页
   ·小结第34-35页
第三章 遗传算法中的物种培育算法研究第35-49页
   ·引言第35-36页
   ·育种遗传算法第36-39页
     ·杂交育种遗传算法第36页
     ·诱变育种遗传算法第36-38页
     ·选择育种遗传算法第38-39页
   ·实验分析第39-48页
     ·测试函数第39-41页
     ·处理复杂问题的能力第41-45页
     ·最大进化代数的影响第45-48页
   ·小结第48-49页
第四章 物种进化环境的研究第49-70页
   ·引言第49页
   ·小生境遗传算法第49-52页
     ·确定性排挤小生境遗传算法第49-50页
     ·共享小生境遗传算法第50-51页
     ·惩罚小生境遗传算法第51-52页
   ·小生境遗传算法间的性能对比第52-64页
     ·NGAs 的求解速度对比第52-53页
     ·NGAs 抑制早熟收敛性能对比第53-54页
     ·NGAs 的多样性维护对比第54-63页
     ·NGAs 的性能小结第63-64页
   ·基于优良种子的惩罚小生境遗传算法第64-69页
     ·基于优良种子的惩罚小生境算法思想第64-65页
     ·实例分析第65-69页
   ·小结第69-70页
第五章 基于优良种子分段法研究旅行商问题第70-85页
   ·引言第70页
   ·旅行商问题(TSP)第70-75页
     ·TSP 定义第70-71页
     ·TSP 编码方法第71-72页
     ·TSP 交叉算子第72-75页
     ·TSP 变异算子第75页
   ·基于优良种子分段求解旅行商问题的方法第75-78页
     ·基于优良种子分段法的算法思想第75-77页
     ·旅行商问题分段法的可行性分析第77-78页
   ·实验分析第78-84页
     ·eil51第78-80页
     ·eil101第80-81页
     ·ch130第81-82页
     ·ch150第82-84页
   ·小结第84-85页
第六章 物种基因多效性研究第85-99页
   ·引言第85页
   ·编码方法第85-90页
     ·常用的编码方法第86-88页
     ·二值编码第88-90页
   ·一因多效的遗传操作算子第90-93页
     ·一因多效的交叉算子第90-91页
     ·一因多效的变异算子第91页
     ·一因多效的选择算子第91-93页
   ·收敛性分析第93-94页
   ·实验分析第94-98页
     ·求解成功率第94-95页
     ·运行效率第95-96页
     ·多样性比较第96-98页
   ·小结第98-99页
第七章 结论与展望第99-101页
   ·本文结论第99-100页
   ·工作展望第100-101页
参考文献第101-112页
致谢第112-113页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第113页

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