機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)遺傳算法

前言
第1章 緒論
1.1 生物進(jìn)化的基本知識
1.2 遺傳算法簡述
1.3 遺傳算法的特點(diǎn)
1.4 遺傳算法的發(fā)展概況
1.5 遺傳算法在機(jī)械工程中的應(yīng)用前景
第2章 遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論
2.1 模式定理
2.2 隱含并行性
2.3 基因塊假設(shè)
2.4 欺騙性問題
2.5 遺傳算法的收斂性
第3章 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)方法
3.1 編碼方法
3.2 群體設(shè)定
3.3 適應(yīng)度函數(shù)
3.4 遺傳算子
3.5 遺傳算法運(yùn)行參數(shù)的選擇
3.6 約束條件的處理問題
第4章 組合優(yōu)化的遺傳算法
4.1 混合遺傳算法
4.2 模擬退火算法
4.3 遺傳模擬退火算法
4.4 二倍體與顯性操作算法
4.5 小生境技術(shù)
4.6 背包問題
4.7 裝箱問題
4.8 遺傳模擬退火算法解平面連桿變幅機(jī)構(gòu)軌跡優(yōu)化問題
第5章 并行遺傳算法
5.1 概述
5.2 遺傳算法的并行性分析和實(shí)現(xiàn)方法
5.3 單群體并行遺傳算法
5.4 多群體并行遺傳算法
5.5 并行遺傳算法的層次模型
5.6 偽并行遺傳算法簡介
5.7 并行遺傳算法在天線結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
第6章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法
6.1 基本神經(jīng)元模型
6.2 BP網(wǎng)絡(luò)
6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法
6.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的斜齒圓柱齒輪傳動優(yōu)化設(shè)計(jì)
第7章 模糊優(yōu)化的遺傳算法
7.1 引言
7.2 模糊優(yōu)化的概述
7.3 多目標(biāo)遺傳算法的模糊優(yōu)化
7.4 行星齒輪多目標(biāo)模糊優(yōu)化的遺傳算法
第8章 機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)的遺傳算法
8.1 遺傳算法在機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
8.2 遺傳算法在螺栓彈簧優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
8.3 遺傳算法在機(jī)械傳動方案中的應(yīng)用
8.4 遺傳算法在齒輪傳動優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
8.5 新型節(jié)能電磁換向閥優(yōu)化設(shè)計(jì)的遺傳算法
8.6 機(jī)械零件可靠性設(shè)計(jì)的遺傳算法
參考文獻(xiàn)