基于拉马克学习的多目标优化及应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·多目标优化问题的产生背景 | 第7-8页 |
| ·多目标优化方法的发展及研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文中的主要内容简介 | 第10页 |
| 参考文献 | 第10-15页 |
| 第二章 多目标进化算法与拉马克理论 | 第15-29页 |
| ·多目标优化问题的数学描述 | 第15-16页 |
| ·主要的多目标进化算法 | 第16-19页 |
| ·非支配近邻免疫算法 | 第19-20页 |
| ·多目标进化算法的性能评价方式 | 第20-22页 |
| ·拉马克学习和密母算法 | 第22-23页 |
| ·总结与讨论 | 第23-24页 |
| 参考文献 | 第24-29页 |
| 第三章 基于拉马克学习的非支配近邻免疫算法 | 第29-43页 |
| ·算法流程 | 第29-30页 |
| ·具体操作 | 第30-32页 |
| ·局部搜索、小生境与NNIA的结合方式 | 第30-31页 |
| ·动态小生境选点操作 | 第31页 |
| ·拉马克学习操作 | 第31-32页 |
| ·仿真实验 | 第32-40页 |
| ·实验步骤 | 第32-35页 |
| ·实验结果 | 第35-40页 |
| ·总结与讨论 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 第四章 多目标拉马克免疫算法 | 第43-61页 |
| ·算法流程 | 第43-44页 |
| ·具体操作 | 第44-46页 |
| ·局部搜索与NNIA的结合方式 | 第44-45页 |
| ·切比雪夫分解方法 | 第45-46页 |
| ·拉马克学习操作 | 第46页 |
| ·仿真实验 | 第46-58页 |
| ·实验步骤 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-58页 |
| ·总结与讨论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 第五章 基于多目标密母算法的组播路由路径选择 | 第61-71页 |
| ·背景介绍 | 第61-63页 |
| ·问题概述 | 第61-62页 |
| ·问题数学描述 | 第62-63页 |
| ·算法流程 | 第63-64页 |
| ·主要操作 | 第64-65页 |
| ·仿真实验 | 第65-69页 |
| ·实验步骤 | 第65-66页 |
| ·实验结果 | 第66-69页 |
| ·总结与讨论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 研究成果 | 第75-76页 |
