一类自适应遗传算法的渐近行为研究

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一类自适应遗传算法的渐近行为研究

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一类自适应遗传算法的渐近行为研究

论文目录
论文创新点	第1-6页
目录	第6-8页
图目录	第8-9页
表目录	第9-10页
摘要	第10-12页
Abstract	第12-14页
1 绪论	第14-24页
1.1 研究背景	第14-15页
1.2 国内外研究现状	第15-21页
1.3 研究内容	第21-22页
1.4 本文的组织结构	第22-24页
2 自适应遗传算法研究综述	第24-48页
2.1 形式化描述	第24-26页
2.2 分类原则	第26-27页
2.2.1 适应性调整的因素	第26页
2.2.2 适应性调整的方式	第26-27页
2.2.3 适应性调整的范围	第27页
2.3 框架模型	第27-30页
2.3.1 种群初始化	第28页
2.3.2 适应函数	第28-29页
2.3.3 选择策略	第29-30页
2.3.4 遗传算子	第30页
2.3.5 终止准则	第30页
2.4 收敛性研究	第30-37页
2.4.1 谱分析方法	第31-33页
2.4.2 公理化模型	第33-36页
2.4.3 鞅方法	第36-37页
2.5 收敛速度研究	第37-41页
2.5.1 Markov链的Minorization条件	第37-40页
2.5.2 谱分析方法	第40-41页
2.6 时间复杂度研究	第41-46页
2.6.1 漂移分析方法	第41-44页
2.6.2 Dynkin’s Formula	第44-46页
2.7 本章小结	第46-48页
3 变种群规模遗传算法的收敛性分析	第48-66页
3.1 引言	第48-49页
3.2 变种群规模的遗传算法	第49-52页
3.2.1 算法流程	第49页
3.2.2 算法的具体步骤	第49-50页
3.2.3 算法描述	第50-52页
3.3 算法的收敛性分析	第52-60页
3.3.1 预备知识	第52-54页
3.3.2 收敛性分析	第54-60页
3.4 算法性能测试	第60-65页
3.4.1 仿真实验	第60-63页
3.4.2 理论说明	第63-65页
3.5 本章小结	第65-66页
4 选择概率时变遗传算法的渐近行为	第66-89页
4.1 引言	第66-67页
4.2 选择概率时变的遗传算法	第67-69页
4.2.1 算法流程	第67页
4.2.2 算法的具体步骤	第67-68页
4.2.3 算法描述	第68-69页
4.3 算法的数学模型	第69-73页
4.3.1 预备知识	第70-71页
4.3.2 数学模型	第71-73页
4.4 算法的收敛性分析	第73-83页
4.4.1 非时齐Markov链为弱遍历	第73-79页
4.4.2 非时齐Markov链为强遍历	第79-80页
4.4.3 非时齐Markov链收敛于最优种群集	第80-83页
4.5 算法的收敛速度	第83-86页
4.6 数值实验	第86-88页
4.7 本章小结	第88-89页
5 变异概率时变遗传算法的渐近行为	第89-109页
5.1 引言	第89页
5.2 变异概率时变的遗传算法	第89-92页
5.2.1 算法流程	第90页
5.2.2 算法的具体步骤	第90页
5.2.3 算法描述	第90-92页
5.3 算法的数学模型	第92页
5.4 算法的收敛性及收敛速度分析	第92-104页
5.5 算法的时间复杂度	第104-106页
5.6 数值实验	第106-108页
5.7 本章小结	第108-109页
6 总结与展望	第109-111页
6.1 本文工作的总结	第109-110页
6.2 后续研究工作的展望	第110-111页
参考文献	第111-119页
附录 1 攻读博士学位期间发表的文章	第119-120页
致谢	第120-121页
附件	第121-123页

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