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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--满意优化原理及其在机械工程领域中的应用研究
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满意优化原理及其在机械工程领域中的应用研究
 
     论文目录
 
第1章 绪论第1-25页
 1.1 问题的提出第15页
 1.2 最优与满意第15-22页
  1.2.1 优化理论研究综述第15-20页
  1.2.2 优化理论的局限性第20-22页
  1.2.3 满意度原理提出的必然性和必要性第22页
 1.3 机械设计中的满意优化问题第22-23页
 1.4 本文的研究目标和主要内容第23-25页
第2章 满意度原理的概念和理论框架第25-42页
 2.1 令人满意准则的提出第25-26页
 2.2 满意度原理研究综述第26-32页
  2.2.1 满意度原理的发展阶段第26-27页
  2.2.2 代表性工作第27-28页
  2.2.3 基本概念第28-31页
  2.2.4 其他工作第31页
  2.2.5 满意度原理研究的发展趋势第31-32页
 2.3 广义满意度原理的理论框架第32-41页
  2.3.1 满意的内涵第32页
  2.3.2 广义满意度原理第32-35页
  2.3.3 满意度原理的基本概念第35-38页
  2.3.4 满意度原理研究的范畴第38-39页
  2.3.5 满意度函数的表示和满意度的获取第39页
  2.3.6 满意度原理的知识体系第39-40页
  2.3.7 满意度原理的意义第40-41页
 2.4 小结第41-42页
第3章 满意度原理的理论体系第42-67页
 3.1 满意度原理的研究对象和研究方法第42-43页
  3.1.1 满意度原理的研究对象第42-43页
  3.1.2 满意度原理的研究方法第43页
 3.2 满意解的表示第43-45页
  3.2.1 满意解的量化表示法第44页
  3.2.2 满意解的非量化表示法第44-45页
 3.3 满意度(函数)的表示第45-48页
  3.3.1 单调减函数(戒上型)第45-47页
  3.3.2 单调增函数(戒下型)第47-48页
 3.4 满意度及其集合的运算第48-54页
  3.4.1 满意度及满意水平的运算第49-54页
  3.4.2 满意度集及满意水平集的运算第54页
 3.5 满意解的存在性判断第54-56页
 3.6 满意度和满意解及其集合间的关系第56-59页
 3.7 满意度原理的特点第59-60页
 3.8 满意度原理和最优化理论的对比第60-61页
  3.8.1 应用领域第60页
  3.8.2 使用方法第60页
  3.8.3 发展前景第60-61页
 3.9 满意度原理与计算智能第61-64页
  3.9.1 计算智能与智能计算第61-63页
  3.9.2 满意度原理与计算智能第63页
  3.9.3 满意度原理与模糊数学第63页
  3.9.4 满意度原理与神经网络第63-64页
  3.9.5 满意度原理与遗传算法第64页
 3.10 满意度原理和其他学科的关系第64-66页
  3.10.1 满意度原理与计算理论第64-65页
  3.10.2 满意度原理与认知理论第65-66页
  3.10.3 满意度原理与决策科学第66页
 3.11 小结第66-67页
第4章 满意度原理的应用第67-90页
 4.1 概述第67页
 4.2 满意问题的一般求解过程第67-68页
 4.3 问题识别和模型建立第68-73页
  4.3.1 收集整理信息第69页
  4.3.2 确定备选解集第69-70页
  4.3.3 建立问题的目标第70-71页
  4.3.4 确定问题的独立变量第71页
  4.3.5 确定问题的约束限制条件第71-72页
  4.3.6 建立问题的求解模型第72-73页
  4.3.7 对问题进行归类第73页
 4.4 满意度函数的建立第73-76页
  4.4.1 基于目标函数的直接法第73-74页
  4.4.2 按照解的搜索代价建立满意度函数第74-75页
  4.4.3 利用模糊逻辑构造满意度函数第75-76页
  4.4.4 利用神经网络确定满意度函数第76页
 4.5 满意问题的求解策略第76-77页
 4.6 满意度原理的应用领域第77-89页
  4.6.1 以满意替代最优第77页
  4.6.2 满意优化第77-78页
  4.6.3 满意控制第78-80页
  4.6.4 满意决策第80-81页
  4.6.5 满意任务调度第81-82页
  4.6.6 满意资源分配第82页
  4.6.7 其他应用第82-89页
 4.7 小结第89-90页
第5章 满意优化理论第90-101页
 5.1 满意优化问题第90页
  5.1.1 概述第90页
  5.1.2 满意优化的应用范畴第90页
 5.2 单目标满意优化第90-91页
 5.3 多目标满意优化第91-97页
  5.3.1 多目标优化问题第91-92页
  5.3.2 多目标优化问题的求解方法第92-97页
  5.3.3 多目标满意优化第97页
  5.3.4 多目标满意优化的求解策略第97页
 5.4 第一类多目标满意优化问题第97-98页
 5.5 第二类多目标满意优化问题第98-99页
  5.5.1 问题描述第98页
  5.5.2 求解方法和步骤第98-99页
 5.6 组合优化问题第99-100页
 5.7 小结第100-101页
第6章 第一类多目标满意优化的应用第101-110页
 6.1 一个代数满意优化第101-103页
  6.1.1 解题思路第101-102页
  6.1.2 求解第102-103页
 6.2 蜗杆传动多目标满意优化第103-107页
  6.2.1 问题的提出第103页
  6.2.2 模型建立第103-105页
  6.2.3 形成规范化的多目标优化问题第105页
  6.2.4 求解第105-107页
 6.3 路网车流径路问题第107-109页
 6.4 小结第109-110页
第7章 装载机工作装置的满意优化第110-131页
 7.1 装载机工作装置设计第110-113页
  7.1.1 装载机工作装置的基本概念第111页
  7.1.2 装载机工作装置的设计要求第111-112页
  7.1.3 装载机工作装置设计方法概述第112-113页
 7.2 装载机工作装置六杆机构的满意优化设计第113-114页
 7.3 数学模型的建立第114-123页
  7.3.1 计算模型第114页
  7.3.2 输入参数第114-116页
  7.3.3 设计变量第116页
  7.3.4 目标函数第116-118页
  7.3.5 约束函数第118-121页
  7.3.6 参数之间的计算关系第121-123页
 7.4 基于BP神经网络的满意度表示第123-128页
  7.4.1 BP神经网络及Matlab实现第123-125页
  7.4.2 基于BP神经网络的满意度表示第125页
  7.4.3 网络拓扑结构第125-126页
  7.4.4 网络的训练第126-128页
 7.5 基于遗传算法的求解第128-130页
  7.5.1 编码第128-129页
  7.5.2 遗传操作算子第129页
  7.5.3 求解步骤第129-130页
 7.6 解的评价及确认第130页
 7.7 小结第130-131页
结论第131-134页
致谢第134-135页
参考文献第135-146页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第146页

 
 
论文编号BS1600981,这篇论文共146
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