并行多目标智能优化算法及其应用的研究
摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-14页 |
1.1 智能优化算法 | 第8页 |
1.2 多目标优化问题 | 第8-10页 |
1.2.1 多目标优化问题的数学模型 | 第9页 |
1.2.2 传统多目标优化方法 | 第9-10页 |
1.2.3 多目标智能优化算法 | 第10页 |
1.3 并行多目标优化算法研究现状 | 第10-12页 |
1.3.1 智能优化新算法 | 第10-11页 |
1.3.2 多目标优化新策略 | 第11页 |
1.3.3 并行实现新方案 | 第11-12页 |
1.3.4 并行多目标智能优化的应用 | 第12页 |
1.4 主要贡献与论文组织 | 第12-14页 |
1.4.1 主要贡献 | 第12页 |
1.4.2 论文组织 | 第12-14页 |
第二章 智能优化算法 | 第14-20页 |
2.1 智能优化算法概述 | 第14页 |
2.2 常见智能优化算法 | 第14-18页 |
2.2.1 遗传算法 | 第15页 |
2.2.2 粒子群优化算法 | 第15-16页 |
2.2.3 团队进步算法 | 第16-18页 |
2.3 智能优化算法构成 | 第18-19页 |
2.4 本章小结 | 第19-20页 |
第三章 多目标团队进步算法 | 第20-30页 |
3.1 多目标优化算法基础 | 第20-24页 |
3.1.1 多目标优化算法的基本框架 | 第20-21页 |
3.1.2 多目标优化算法的核心策略 | 第21-24页 |
3.2 非支配排序团队进步算法设计 | 第24-29页 |
3.2.1 算法思想 | 第24-25页 |
3.2.2 进化策略 | 第25-28页 |
3.2.3 算法流程 | 第28-29页 |
3.3 本章小结 | 第29-30页 |
第四章 并行多目标团队进步算法 | 第30-45页 |
4.1 并行通信迁移策略 | 第30-32页 |
4.2 并行实现方案 | 第32-35页 |
4.2.1 基本并行模型 | 第32-34页 |
4.2.2 自适应并行模型 | 第34-35页 |
4.3 算法性能测试 | 第35-44页 |
4.3.1 测试函数 | 第35-37页 |
4.3.2 性能度量指标 | 第37-38页 |
4.3.3 算法测试与对比 | 第38-44页 |
4.4 本章小结 | 第44-45页 |
第五章 并行多目标优化的应用 | 第45-52页 |
5.1 天线阵方向图综合 | 第45-47页 |
5.1.1 天线阵的基本概念 | 第45-47页 |
5.1.2 对称等间距线性天线阵 | 第47页 |
5.2 天线阵方向图的并行多目标优化 | 第47-51页 |
5.2.1 目标函数的建立 | 第48页 |
5.2.2 算法优化结果 | 第48-51页 |
5.3 本章小结 | 第51-52页 |
第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
6.1 本文总结 | 第52页 |
6.2 工作展望 | 第52-54页 |
参考文献 | 第54-57页 |
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第57-58页 |
致谢 | 第58页 |