自适应遗传算法的改进研究及其应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题的背景 | 第9页 |
| ·课题的意义 | 第9-10页 |
| ·课题的现状 | 第10-11页 |
| ·论文的结构和创新点 | 第11-12页 |
| 第二章 遗传算法理论概述 | 第12-21页 |
| ·遗传算法的基本用语 | 第12页 |
| ·遗传算法的基本算子 | 第12-15页 |
| ·选择算子 | 第12-13页 |
| ·交叉算子 | 第13-14页 |
| ·变异算子 | 第14-15页 |
| ·基本遗传算法 | 第15-18页 |
| ·算法流程 | 第15-16页 |
| ·基本遗传算法流程图 | 第16-18页 |
| ·基本遗传算法分析 | 第18-19页 |
| ·基本遗传算法的特点 | 第18页 |
| ·基本遗传算法的不足 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的改进 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的应用 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 自适应遗传算法 | 第21-34页 |
| ·自适应遗传算法介绍 | 第21-23页 |
| ·自适应遗传算法的产生 | 第21页 |
| ·自适应遗传算法的原理 | 第21-22页 |
| ·自适应遗传算法的特点 | 第22页 |
| ·自适应遗传算法的实现步骤 | 第22-23页 |
| ·两种改进的自适应遗传算法 | 第23-24页 |
| ·Srinivas 等人提出的自适应遗传算法 | 第23页 |
| ·任子武等提出的改进的自适应遗传算法（IAGA） | 第23-24页 |
| ·本人的工作 | 第24-33页 |
| ·调节公式设计 | 第24-28页 |
| ·新的改进的自适应遗传算法的实现 | 第28-29页 |
| ·实验仿真 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 改进自适应遗传算法的应用 | 第34-50页 |
| ·非线性规划 | 第34-37页 |
| ·满足约束 | 第34-35页 |
| ·罚函数法 | 第35-37页 |
| ·公交发车时刻表模型 | 第37-49页 |
| ·模型建立基础 | 第38-39页 |
| ·模型建立 | 第39-41页 |
| ·模拟算例 | 第41-47页 |
| ·结果对比与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附件 | 第57页 |
