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父代保留免疫遗传算法及其在（N+M）容错系统优化中应用的研究
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父代保留免疫遗传算法及其在（N+M）容错系统优化中应用的研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
第一章 引言第7-16 页
　　· 课题的背景第7-8 页
　　· 免疫遗传算法的基本原理第8-11 页
　　　　· 免疫算法第8-9 页
　　　　· 遗传算法第9-10 页
　　　　· 免疫遗传算法第10-11 页
　　· 免疫遗传算法的发展概述第11-15 页
　　　　· 免疫遗传算法的产生和发展第11-13 页
　　　　· 免疫遗传算法的应用领域第13 页
　　　　· 算法的收敛性第13-15 页
　　· 本文主要研究内容第15-16 页
第二章（N+M）容错系统优化模型第16-24 页
　　· 系统工作原理第16-17 页
　　· 系统可靠性分析第17-20 页
　　　　· 马尔柯夫链第17-18 页
　　　　· 可靠性模型第18-19 页
　　　　· 可靠性分析第19-20 页
　　· 优化模型第20-21 页
　　· 模型图解分析第21-24 页
第三章 父代保留免疫遗传算法的设计第24-36 页
　　· 父代保留免疫遗传算法结构第24-25 页
　　· 基于矢量距的浓度选择机制第25-27 页
　　　　· 基于矢量距的浓度选择第25 页
　　　　· 综合适应度选择概率第25-27 页
　　· 父代保留策略第27-30 页
　　　　· 父代保留策略第27-28 页
　　　　· 策略性能分析第28-30 页
　　· 算法的其他模块第30-36 页
　　　　· 编码设计第30-31 页
　　　　· 约束条件处理第31-32 页
　　　　· 优秀个体保护第32 页
　　　　· 交叉算子第32-33 页
　　　　· 变异算子第33-35 页
　　　　· 算法终止条件第35-36 页
第四章 父代保留免疫遗传算法的实现第36-42 页
　　· 父代保留免疫遗传算法流程图第36-37 页
　　· 算法主要模块流程图第37-41 页
　　　　· 综合适应度计算第37-38 页
　　　　· 选择操作第38 页
　　　　· 优秀个体保护第38-39 页
　　　　· 自适应交叉操作第39-40 页
　　　　· 自适应变异操作第40-41 页
　　· 编程软件及算法实现第41-42 页
第五章 算法优化求解及结果分析第42-53 页
　　· 算法评价与测试函数设计原则第42-43 页
　　· 典型测试函数优化求解第43-47 页
　　　　· 测试函数选取第43 页
　　　　· 算法参数设定第43-44 页
　　　　· 计算结果及算法性能比较第44-47 页
　　· (N+M)容错系统优化求解第47-51 页
　　　　· 模型参数的选择第47 页
　　　　· 模型计算结果第47-49 页
　　　　· 几种算法设定第49-50 页
　　　　· 算法性能比较第50-51 页
　　· 父代保留免疫遗传算法性能分析第51-53 页
第六章 总结与展望第53-55 页
　　· 工作总结第53 页
　　· 研究展望第53-55 页
参考文献第55-58 页
致谢第58-59 页
作者简介第59-60 页
附录 几种算法求解的MATLAB 源程序第60-79 页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。
 
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