交互式遗传算法及其在隐性目标决策问题中的应用研究

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交互式遗传算法及其在隐性目标决策问题中的应用研究

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交互式遗传算法及其在隐性目标决策问题中的应用研究

论文目录
致谢	第1-10页
摘要	第10-12页
ABSTRACT	第12-21页
第一章绪论	第21-43页
1.1 隐性目标决策问题概述	第21-27页
1.1.1 问题描述	第21-23页
1.1.2 问题定义	第23-24页
1.1.3 问题求解方法	第24-27页
1.2 交互式遗传算法概述	第27-39页
1.2.1 遗传算法的研究概况	第27-33页
1.2.2 交互式遗传算法的研究概况	第33-39页
1.3 论文的研究内容	第39-41页
1.4 论文的结构框架	第41-43页
第二章交互式遗传算法的方法基础	第43-61页
2.1 遗传算法	第43-51页
2.1.1 遗传算法的基本知识	第43-44页
2.1.2 遗传算法的工作流程	第44-46页
2.1.3 遗传算法的基本操作	第46-51页
2.2 交互式遗传算法	第51-55页
2.2.1 交互式遗传算法的基本思想	第51页
2.2.2 交互式遗传算法的工作流程	第51-53页
2.2.3 交互式遗传算法的特征与不足	第53-55页
2.3 面向隐性目标决策问题的IGA求解模型	第55-59页
2.3.1 隐性目标决策问题的决策过程	第55-57页
2.3.2 基于IGA的问题求解模型	第57-59页
2.4 本章小结	第59-61页
第三章结合用户偏好的交互式遗传算法及应用	第61-77页
3.1 基于用户偏好模型的交互式遗传算法及应用	第61-69页
3.1.1 算法背景	第61-62页
3.1.2 用户偏好模型	第62-64页
3.1.3 基于用户偏好模型的交互式遗传算法设计	第64-66页
3.1.4 在汽车前脸造型设计中的应用	第66-69页
3.2 基于用户局部偏好的交互式遗传算法及应用	第69-76页
3.2.1 算法背景	第69-70页
3.2.2 用户局部偏好固定/剔除操作的实现	第70-71页
3.2.3 改进的交叉变异算子	第71-72页
3.2.4 基于用户局部偏好的交互式遗传算法	第72-73页
3.2.5 在汽车前脸造型设计中的应用	第73-76页
3.3 本章小结	第76-77页
第四章结合共享机制小生境技术的交互式遗传算法及应用	第77-93页
4.1 小生境技术概述	第77-79页
4.1.1 小生境技术的基本思想	第77-78页
4.1.2 基于遗传算法的小生境技术	第78-79页
4.2 改进共享机制的小生境技术	第79-82页
4.2.1 基本共享机制小生境技术	第79-81页
4.2.2 小生境熵的引入	第81-82页
4.3 基于改进共享机制的小生境交互式遗传算法	第82-86页
4.3.1 算法设计	第82-85页
4.3.2 算法性能分析	第85-86页
4.4 在汽车前脸造型设计中的应用	第86-91页
4.4.1 应用背景	第86-87页
4.4.2 参数设置	第87页
4.4.3 实验过程	第87-88页
4.4.4 实验结果及对比分析	第88-91页
4.5 本章小结	第91-93页
第五章多用户参与的交互式遗传算法及应用	第93-107页
5.1 背景介绍	第93-95页
5.2 隐性目标群决策问题的智能决策过程	第95-96页
5.3 基于单种群协同的新型多用户交互式遗传算法	第96-101页
5.3.1 基本思想	第96-97页
5.3.2 算法设计	第97-100页
5.3.3 基于局域网络的实现	第100-101页
5.4 在汽车前脸造型设计中的应用	第101-105页
5.4.1 应用背景	第101页
5.4.2 参数设置	第101-102页
5.4.3 实验设计及结果分析	第102-105页
5.5 本章小结	第105-107页
第六章隐性目标决策问题的智能决策支持系统及实例	第107-119页
6.1 隐性目标决策问题的智能决策支持系统结构模型	第107-110页
6.2 基于IGA的汽车前脸造型设计系统	第110-118页
6.2.1 汽车前脸造型设计编码	第110-112页
6.2.2 基于IGA的汽车前脸造型设计系统流程设计	第112-114页
6.2.3 基于IGA的汽车前脸造型设计系统功能实现	第114-118页
6.3 本章小结	第118-119页
第七章总结与展望	第119-123页
7.1 论文工作总结	第119-120页
7.2 展望	第120-123页
参考文献	第123-137页
攻读博士学位期间的学术活动及成果情况	第137-139页

本篇论文共139页，点击这进入下载页面。

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