改进的遗传算法及其在阻尼器优化布置问题中的应用研究

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改进的遗传算法及其在阻尼器优化布置问题中的应用研究

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改进的遗传算法及其在阻尼器优化布置问题中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 遗传算法的来源和发展	第11-13页
1.2.1 遗传算法的生物学基础	第11-12页
1.2.2 遗传算法的发展历史	第12-13页
1.3 遗传算法的研究现状及应用	第13-15页
1.3.1 遗传算法的理论研究现状	第13-14页
1.3.2 遗传算法在实际工程中的应用	第14-15页
1.4 本文的主要研究工作	第15-16页
第二章遗传算法的基本理论	第16-29页
2.1 遗传算法的基本流程	第16-17页
2.2 遗传算法的基本要素	第17-23页
2.2.1 参数编码	第17-19页
2.2.2 参数解码	第19页
2.2.3 种群初始化	第19-20页
2.2.4 适应度函数设计	第20-21页
2.2.5 遗传算子	第21-23页
2.2.6 运算终止准则	第23页
2.3 遗传算法中的参数设置	第23-25页
2.4 遗传算法的其他措施	第25-28页
2.4.1 精英保留策略	第25页
2.4.2 约束处理方法	第25-26页
2.4.3 异种机制	第26-28页
2.5 本章小结	第28-29页
第三章相对适应度选择算子	第29-45页
3.1 标准遗传算法的适应度函数	第29-31页
3.1.1 界限构造法	第29-30页
3.1.2 预估界限值对运算结果的影响	第30-31页
3.2 相对适应度	第31-32页
3.2.1 动态界限值	第31页
3.2.2 相对适应度函数	第31-32页
3.3 基于相对适应度遗传算法的高层结构阻尼器优化布置	第32-44页
3.3.1 高层结构阻尼器布置问题	第32-33页
3.3.2 黏弹性阻尼器的基本原理	第33-36页
3.3.3 计算模型	第36-40页
3.3.4 相对适应度遗传算法和标准遗传算法的计算结果及对比分析	第40-44页
3.4 本章小结	第44-45页
第四章数字序列编码	第45-63页
4.1 数字序列编码的含义	第45-47页
4.2 数字序列编码的遗传操作	第47-49页
4.2.1 离散重组交叉算子	第47-48页
4.2.2 单点变异	第48-49页
4.3 数字序列编码遗传算法在高层结构阻尼器优化布置问题中的应用	第49-53页
4.3.1 计算模型	第49-50页
4.3.2 数字序列编码遗传算法的有效性验证	第50-52页
4.3.3 各层安装数量不同的结构阻尼器优化布置问题	第52-53页
4.4 高层结构阻尼器布置优化问题的深入研究	第53-62页
4.4.1 目标函数	第53-54页
4.4.2 不同优化目标下高层结构的阻尼器优化布置	第54-59页
4.4.3 归一化目标函数及应用	第59-62页
4.5 本章小结	第62-63页
第五章混合编码遗传算法	第63-71页
5.1 混合编码	第63-64页
5.2 混合编码遗传算法的遗传操作	第64-67页
5.2.1 初始种群	第64-65页
5.2.2 交叉算子	第65-66页
5.2.3 变异算子	第66-67页
5.3 基于混合编码遗传算法阻尼器优化布置	第67-70页
5.3.1 16层框架结构模型	第67-69页
5.3.2 12层框架结构模型	第69页
5.3.3 黏弹性阻尼器的参数取值讨论	第69-70页
5.4 本章小结	第70-71页
第六章结论及展望	第71-73页
6.1 结论	第71页
6.2 展望	第71-73页
参考文献	第73-77页
附录A 攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第77-78页
致谢	第78页

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