| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 多目标优化问题的研究背景及现状 | 第9-11页 |
| 1.2 多目标优化问题的研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 多目标优化问题数学描述 | 第12页 |
| 1.4 多目标优化问题的相关概念 | 第12-13页 |
| 1.5 多目标优化算法方法 | 第13-19页 |
| 1.5.1 粒子群算法(PSO) | 第14页 |
| 1.5.2 蚁群算法(ACO) | 第14-16页 |
| 1.5.3 遗传算法（NSGA） | 第16-18页 |
| 1.5.4 强度 Pareto 进化算法（SPEA） | 第18-19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 粒子群优化算法 | 第20-27页 |
| 2.1 粒子群算法起源概述 | 第20-21页 |
| 2.2 粒子群算法介绍 | 第21-26页 |
| 2.2.1 基本粒子群算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 标准粒子群算法 | 第23-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 多目标粒子群优化算法研究 | 第27-38页 |
| 3.1 多目标粒子群算法基本分类 | 第27-30页 |
| 3.1.1 复合加权粒子群算法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 字典排序粒子群算法 | 第28页 |
| 3.1.3 带有子种群的粒子群算法 | 第28页 |
| 3.1.4 基于 Pareto 方法的粒子群算法 | 第28-30页 |
| 3.1.5 混杂的粒子群算法 | 第30页 |
| 3.1.6 其它的粒子群算法 | 第30页 |
| 3.2 多目标粒子群算法基本流程 | 第30-32页 |
| 3.3 多目标粒子群算法主要算子 | 第32-37页 |
| 3.3.1 速度与位置的更新 | 第32页 |
| 3.3.2 边界约束处理 | 第32-33页 |
| 3.3.3 非支配集的选取 | 第33页 |
| 3.3.4 个体最优位置的选取 | 第33-34页 |
| 3.3.5 外部集的更新策略 | 第34-35页 |
| 3.3.6 全局最优位置的选取 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 改进的多目标粒子群优化方法 | 第38-54页 |
| 4.1 多目标粒子群算法改进方向 | 第38-39页 |
| 4.2 惯性权重的选择策略 | 第39-40页 |
| 4.3 速度更新公式的改进策略 | 第40-42页 |
| 4.4 改进后粒子群算法收敛性证明 | 第42-43页 |
| 4.5 实验环境选择及参数设置 | 第43-44页 |
| 4.5.1 实验环境选取 | 第43-44页 |
| 4.5.2 参数设置 | 第44页 |
| 4.6 性能评价指标选定 | 第44-47页 |
| 4.6.1 收敛性（GD） | 第45-46页 |
| 4.6.2 多样性（SP） | 第46页 |
| 4.6.3 误差比（ER） | 第46-47页 |
| 4.7 实验对比与分析 | 第47-52页 |
| 4.7.1 测试函数的选取 | 第47-48页 |
| 4.7.2 ZDT-1 测试函数 | 第48-50页 |
| 4.7.3 FON 测试函数 | 第50-52页 |
| 4.8 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 改进算法在煤制甲醇合成优化方面的应用 | 第54-70页 |
| 5.1 甲醇合成简介 | 第54-60页 |
| 5.1.1 煤制甲醇的工艺简述 | 第54-56页 |
| 5.1.2 甲醇合成工艺流程 | 第56-58页 |
| 5.1.3 影响甲醇产率的因素分析 | 第58-60页 |
| 5.2 甲醇合成模型的建立 | 第60-66页 |
| 5.2.1 甲醇合成数据选取 | 第60-61页 |
| 5.2.2 煤制甲醇数学模型建立 | 第61-66页 |
| 5.3 算法应用 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录 A 多目标粒子群在 MATLAB 中程序 | 第76-85页 |
| 在学研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |