遗传编程与机电系统创新设计

　2.2　遗传算法
　　2.2.1　历史背景与研究现状
　　2.2.2　遗传算法的基本结构
　　2.2.3　遗传算法的数学机理
　　2.2.4　遗传算法与优化问题
　　2.2.5　小结
　2.3　遗传编程
　　2.3.1　研究现状与应用领域
　　2.3.2　遗传编程的基本概念
　　2.3.3　算法的表示方式与主体流程
　　2.3.4　小结
　2.4　进化策略和进化规划
　　2.4.1　进化策略
　　2.4.2　进化规划
　参考文献
第3章　可持续遗传算法
　3.1　基于分等级搜索的可持续遗传算法
　　3.1.1　标准遗传算法及其缺陷
　　3.1.2　HFC层次化可持续进化模型
　　3.1.3　验证实例
　3.2　可持续Pareto遗传算法
　　3.2.1　Pareto最优性概念
　　3.2.2　SPGA的算法结构
　　3.2.3　种群多样度维持技术与适应度值辩识算法
　　3.2.4　实验与结果分析
　3.3　基于相对适应策略与自适应学习算子的可持续遗传算法
　　3.3.1　自适应学习算法及分析
　　3.3.2　相对适应策略
　　3.3.3　冗余繁殖算子
　　3.3.4　SGA流程
　　3.3.5　实验与分析
　　3.3.6　小结
　参考文献
第4章　基于HFC的可持续性遗传编程
第5章　基于分等级搜索的可持续模拟退火算法
第6章　基于功率键合图的机电系统建模与仿真
第7章　基于键合图和遗传编程的进化设计
第8章　基于Open BEAGLE的GP程序设计
第9章　模拟电路进化设计
第10章　减振器进化设计
第11章　微电子机械系统的进化设计
结束语
后记