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第一章绪论
1.1引言
1.2遗传算法的生物学背景
1.2.1遗传变异理论
1.2.2进化论
1.3遗传算法的起源与发展
1.4遗传算法的基本结构及主要特点
1.4.1遗传算法的基本结构
1.4.2遗传算法的主要特点
1.5遗传算法理论研究
1.5.1模式定理和积木块假设
1.5.2编码策略
1.5.3收敛性与收敛速度分析
1.5.4问题难解性预测与算法性能评价指标
1.5.5No Free Lunch定理
1.6遗传算法的研究现状及发展趋势
1.7本文主要研究内容
第二章实数编码遗传算法机理研究—块式理论
2.1引言
2.2优化问题假设及RCGA算法描述
2.2.1优化问题描述及分析
2.2.2 RCGA算法描述
2.3以往研究局限性分析
2.4实数编码遗传算法算子作用机制分析
2.4.1选择算子作用机制分析
2.4.2基本交叉算子作用机制分析
2.4.3变异算子作用机制分析
2.4.4交叉算子与变异算子作用比较
2.5优势块规模增长理论——种群漂移块式定理
2.5.1最优块与优势块
2.5.2选择算子对最优块的影响分析
2.5.3交叉算子对最优块规模的影响分析
2.5.4变异算子对最优块的影响分析
2.5.5精英保存策略对最优块规模的影响
2.5.6种群漂移与RCGA参数设置分析
2.5.7 RCGA遗传漂移块式定理
2.6 RCGA提前收敛原因分析
2.7块式理论对一些改进遗传算法的解释
2.8小结
第三章基于物种选择的遗传算法
3.1引言
3.2基于多精英保存策略的遗传算法
3.2.1算法思想来源
3.2.2算法参数及有关说明
3.2.3算法描述
3.2.4数值实验
3.3基于物种选择的遗传算法
3.3.1算法GAEP的几点考虑
3.3.2算法GASS生物学背景
3.3.3算法GASS描述
3.3.4算法GAEP与算法GASS性能比较
3.3.5参数分析
3.4小结
第四章GASS的改进算法及性能研究
4.1引言
4.2算法GASS进一步研究
4.3 IGASS算法
4.3.1算法参数说明
4.3.2算法描述
4.4数值实验
4.4.1算法IGASS与算法GASS性能比较
4.4.2高维函数IGASS算法与PHEP算法性能比较
4.4.3算法动态特性分析
4.4.4超高维函数IGASS算法与CEC2008算法性能比较
4.5与常见改进算法设计思想的比较
4.6算法性能分析
4.7小结
第五章求解约束优化问题的一种混合算法
5.1引言
5.2约束处理技术综述
5.2.1惩罚函数法
5.2.2多目标法
5.3约束处理技术几个问题的分析
5.3.1有关Pareto前沿分析
5.3.2约束处理技术局限性分析
5.3.3精确惩罚因子存在性分析
5.4算法MGASS求解约束优化问题
5.4.1算法思想
5.4.2惩罚因子设计
5.4.3种群划分
5.4.4参数说明
5.4.5算法描述
5.5数值实验与结论
5.6小结
第六章总结与展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
附录:
致谢
攻读学位期间主要的研究成果