基于进化算法的多目标优化方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·多目标优化问题的研究背景 | 第10-11页 |
| ·多目标优化问题研究的目的和意义 | 第11页 |
| ·多目标优化问题的研究方法 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 进化算法 | 第13-22页 |
| ·进化算法的分类 | 第13页 |
| ·遗传算法 | 第13-22页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第13-14页 |
| ·遗传算法的实现方式 | 第14-20页 |
| ·个体的编码方法 | 第14-15页 |
| ·适应度评价函数的设计 | 第15-16页 |
| ·选择算子的设计 | 第16-17页 |
| ·交叉算子的设计 | 第17-18页 |
| ·变异算子的设计 | 第18-19页 |
| ·运行参数的设置 | 第19-20页 |
| ·终止条件的判定 | 第20页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第20-22页 |
| ·模式 | 第20-21页 |
| ·模式定理 | 第21页 |
| ·积木块假设 | 第21-22页 |
| 第3章 遗传算法与多目标优化 | 第22-33页 |
| ·多目标优化问题中的基本概念 | 第22-23页 |
| ·进化多目标优化算法的研究与现状 | 第23-30页 |
| ·非Pareto 阶段 | 第23-24页 |
| ·非精英Pareto 阶段 | 第24-26页 |
| ·多目标优化遗传算法 | 第24-25页 |
| ·非支配排序遗传算法 | 第25页 |
| ·小生境Pareto 遗传算法 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26页 |
| ·带精英保留策略的Pareto 阶段 | 第26-30页 |
| ·强度Pareto 进化算法 | 第27-28页 |
| ·强度Pareto 进化算法2 | 第28页 |
| ·Pareto 存储的进化策略 | 第28-29页 |
| ·非支配排序遗传算法-Ⅱ | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30页 |
| ·标准测试问题 | 第30-31页 |
| ·进化多目标优化算法的性能评价 | 第31页 |
| ·进化多目标优化算法的理论研究 | 第31-33页 |
| 第4章 进化多目标优化算法NSGA-Ⅱ的改进 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·空间超体积的定义及其计算方法 | 第34-36页 |
| ·HYPE-NSGA-Ⅱ算法 | 第36-37页 |
| ·性能测量方法 | 第37-39页 |
| ·仿真结果及分析 | 第39-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 一种引入偏好信息的进化多目标优化算法 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·偏好信息的引入方法 | 第48-49页 |
| ·PB-NSGA-Ⅱ算法 | 第49-50页 |
| ·仿真结果及分析 | 第50-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文工作的总结 | 第59-60页 |
| ·研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录： 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67页 |
