第一章 绪论 1
1.1 遗传算法的描述 1
1.2 遗传算法的特点及优越性 2
1.3 遗传算法的发展简史 2
1.4 遗传算法的理论与应用研究 3
1.5 遗传算法今后研究的主要课题 3
1.6 本研究课题的主要工作 4
第二章 遗传算法的基本理论及方法 5
2.1 模式定理及隐并行性 5
2.1.1 模式定理 5
2.1.2 积木块假设 8
2.1.3 隐并行性 8
2.2 编码方法 9
2.2.1 编码的评估规范 9
2.2.2 编码规则 9
2.2.3 编码方法 9
2.3 遗传操作 10
2.4 适应度函数及定标 12
2.4.1 适应度函数 12
2.4.2 适应度函数定标 13
2.5 参数选择 15
2.6 结束条件 16
2.7 性能评估 16
2.8 收敛性 17
2.8.1 算法收敛性 17
2.8.2 未成熟收敛 17
第三章 实数遗传算法的遗传操作及参数选择 18
3.1 实数编码和优化函数 18
3.1.1 实数编码 18
3.1.2 测试函数 18
3.2 实数遗传算法的遗传操作 21
3.2.1 染色体选择 21
3.2.2 基因交叉 29
3.2.3 基因变异 34
3.3 参数选择 37
3.3.1 自适应交叉概率 37
3.3.2 自适应交叉及变异概率 38
第四章 实数遗传算法在滤波中的应用 40
4.1 对静态信号的滤波 40
4.1.1 数字滤波 40
4.1.2 对静态信号的滤波 41
4.2 对动态信号的滤波 50
4.2.1 己知周期信号的滤波 50
4.2.2 对未知周期信号的滤波 52
第五章 总结和展望 54
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