机械优化设计遗传算法

前言
第1章 绪论
1.1 生物进化的基本知识
1.2 遗传算法简述
1.3 遗传算法的特点
1.4 遗传算法的发展概况
1.5 遗传算法在机械工程中的应用前景
第2章 遗传算法的数学基础理论
2.1 模式定理
2.2 隐含并行性
2.3 基因块假设
2.4 欺骗性问题
2.5 遗传算法的收敛性
第3章 遗传算法的实现方法
3.1 编码方法
3.2 群体设定
3.3 适应度函数
3.4 遗传算子
3.5 遗传算法运行参数的选择
3.6 约束条件的处理问题
第4章 组合优化的遗传算法
4.1 混合遗传算法
4.2 模拟退火算法
4.3 遗传模拟退火算法
4.4 二倍体与显性操作算法
4.5 小生境技术
4.6 背包问题
4.7 装箱问题
4.8 遗传模拟退火算法解平面连杆变幅机构轨迹优化问题
第5章 并行遗传算法
5.1 概述
5.2 遗传算法的并行性分析和实现方法
5.3 单群体并行遗传算法
5.4 多群体并行遗传算法
5.5 并行遗传算法的层次模型
5.6 伪并行遗传算法简介
5.7 并行遗传算法在天线结构优化设计中的应用
第6章 基于神经网络的遗传算法
6.1 基本神经元模型
6.2 BP网络
6.3 神经网络的遗传算法
6.4 基于神经网络和遗传算法的斜齿圆柱齿轮传动优化设计
第7章 模糊优化的遗传算法
7.1 引言
7.2 模糊优化的概述
7.3 多目标遗传算法的模糊优化
7.4 行星齿轮多目标模糊优化的遗传算法
第8章 机械优化设计的遗传算法
8.1 遗传算法在机构优化设计中的应用
8.2 遗传算法在螺栓弹簧优化设计中的应用
8.3 遗传算法在机械传动方案中的应用
8.4 遗传算法在齿轮传动优化设计中的应用
8.5 新型节能电磁换向阀优化设计的遗传算法
8.6 机械零件可靠性设计的遗传算法
参考文献