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遗传算法在多目标优化中的应用研究
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遗传算法在多目标优化中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-9 页
1 绪论第9-14 页
　　· 引言第9 页
　　· 研究历史及现状第9-11 页
　　· 研究目的和意义第11-12 页
　　· 论文的主要工作第12 页
　　· 论文的组织结构第12-14 页
2 遗传算法概述第14-29 页
　　· 遗传算法的发展历史第14-16 页
　　　　· 背景第14-15 页
　　　　· 发展第15-16 页
　　· 遗传算法的特点第16-17 页
　　· 遗传算法的基本架构第17-21 页
　　　　· 遗传算法的目标第17 页
　　　　· 遗传算法中的概念第17-18 页
　　　　· 遗传算法的基本步骤第18-21 页
　　· 遗传算法研究的新动向第21-22 页
　　· 遗传操作第22-29 页
　　　　· 选择算子第23-25 页
　　　　· 交叉算子第25-27 页
　　　　· 变异算子第27-29 页
3 多目标优化概述第29-37 页
　　· 多目标优化的发展史第29-30 页
　　· 多目标优化的数学模型第30-33 页
　　· 传统多目标优化方法第33-34 页
　　· 多目标优化问题的研究方向第34-35 页
　　· 遗传算法在多目标优化中的应用第35-37 页
4 改进的循环移位交叉算子的研究第37-42 页
　　· 传统交叉算子的缺陷第37-39 页
　　· 多父辈遗传算法的算子第39-40 页
　　· 循环移位交错算子的改进第40 页
　　· 改进算法的模拟测试第40-41 页
　　· 改进算法的实验分析第41-42 页
5 改进算法在多目标优化问题中的应用研究第42-58 页
　　· 优化分析的准备工作第42-44 页
　　· 改进算法的应用分析第44-58 页
　　　　· 最小生成树第44-45 页
　　　　· 多目标最小生成树第45-46 页
　　　　· 系统模型的设计第46-48 页
　　　　· 改进算法的性能测试及应用分析第48-58 页
6 结论及展望第58-60 页
　　· 结论第58 页
　　· 展望第58-60 页
参考文献第60-63 页
致谢第63-64 页
攻读学位期间发表的论文第64-65 页
攻读硕士期间参与的科研项目第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。
 
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