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1引言1

1.1 研究目的与意义1

1.2 国内外研究现状4

1.2.1 遗传算法的研究现状5

1.2.2 二进制遗传算法的研究现状12

1.3 研究的主要内容、方法和技术路线18

1.3.1 研究内容18

1.3.2 研究方法和技术路线19

2遗传算法的基本原理与操作21

2.1 遗传算法的基本用语21

2.2 遗传算法的数学模型和基本原理22

2.2.1 遗传算法的数学模型22

2.2.2 遗传算法的基本原理23

2.3 编码方法25

2.4 初始化种群27

2.5 适应度函数28

2.6 选择操作32

2.7 交叉操作34

2.8 变异操作38

2.9 停机条件40

2.10 本章小结41

3遗传算法的理论基础42

3.1 相关概念及定义42

3.2 模式定理44

3.2.1 选择对模式的影响44

3.2.2 交叉对模式的影响45

3.2.3 变异对模式的影响46

3.3 积木块假设48

3.4 本章小结48

4遗传算法的改进研究49

4.1 码长的确定和编码49

4.2 初始种群的产生53

4.3 个体适应度函数设计57

4.3.1 两种基于序的适应度函数计算方法与模型57

4.3.2 两种基于序的适应度函数模型的比较59

4.4 进化策略的改进64

4.4.1 基本遗传算法的进化策略64

4.4.2 传统遗传算法的进化策略64

4.4.3 改进遗传算法的进化策略65

4.5 改进进化策略GA的测试与分析69

4.5.1 测试函数与参数选择69

4.5.2 测试结果与分析69

4.6 本章小结70

5多子代遗传算法研究72

5.1 多子代遗传算法的生物学原理72

5.2 单点交叉多子代遗传算法73

5.2.1 单点交叉多子代遗传算法的产生方法73

5.2.2 单点交叉多子代种内竞争操作75

5.2.3 单点交叉多子代遗传算法的进化策略75

5.2.4 单点交叉多子代遗传算法的测试与分析76

5.3 两点交叉多子代遗传算法78

5.3.1 两点交叉多子代遗传算法的产生方法78

5.3.2 两点交叉多子代遗传算法的测试与分析80

5.4 多子代遗传算法81

5.4.1 多子代遗传算法的产生方法81

5.4.2 多子代遗传算法的测试与分析82

5.5 本章小结84

6区间自适应遗传算法研究85

6.1 区间自适应遗传算法的基本思路86

6.2 自适应移动搜索区间方法87

6.3 区间自适应遗传算法的进化策略89

6.4 算法的收敛性分析91

6.5 本章小结92

7综合应用实例93

7.1 函数优化中的应用93

7.1.1 函数优化问题的描述94

7.1.2 无约束函数优化问题94

7.1.3 有约束函数优化问题98

7.2 神经网络权值与阈值的优化问题105

7.2.1 BP算法描述106

7.2.2 IAGA优化BP神经网络权值和阈值思想108

7.2.3 IAGA优化BP神经网络权值和阈值算法描述108

7.2.4 基于BP神经网络的联合收获机惯性分离室工艺参数优化实验110

7.3 种植业结构优化与资源最佳分配问题118

7.3.1 种植业结构优化与资源分配的数学模型118

7.3.2 种植业结构优化与资源分配模型的实例计算119

7.3.3 仿真参数及模型求解122

7.4 基于马尔可夫模型的东北三省产业结构预测123

7.4.1 马尔可夫预测模型123

7.4.2 东北三省产业结构的预测124

7.5 本章小结128

8结论130

参考文献133

附录154