| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 图清单 | 第8-9页 |
| 表清单 | 第9-11页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·多目标优化问题的产生背景和研究意义 | 第12-13页 |
| ·多目标优化方法的研究现状及进展 | 第13-17页 |
| ·传统的多目标优化算法 | 第13-14页 |
| ·多目标进化算法及发展过程 | 第14-17页 |
| ·其它多目标优化算法 | 第17页 |
| ·多目标进化算法中待解决的问题 | 第17-19页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第19-20页 |
| 第二章 多目标进化算法 | 第20-40页 |
| ·多目标优化的数学模型及基本概念 | 第20-21页 |
| ·多目标优化的数学模型 | 第20页 |
| ·多目标优化的基本概念 | 第20-21页 |
| ·进化算法 | 第21-24页 |
| ·进化算法的概念及要素 | 第21-22页 |
| ·进化算法的基本框架 | 第22页 |
| ·进化算法的分类 | 第22页 |
| ·进化算法的特点 | 第22-24页 |
| ·典型多目标进化算法 | 第24-33页 |
| ·NSGA2 | 第24-30页 |
| ·SPEA2 | 第30-33页 |
| ·多目标进化算法的评估指标 | 第33-34页 |
| ·经典多目标进化算法的实验结果对比 | 第34-40页 |
| 第三章 基于多样性测度的快速多目标进化算法 | 第40-66页 |
| ·算法概述 | 第40页 |
| ·算法的关键算子 | 第40-44页 |
| ·基于目标空间极小欧几里得距离的多样性测度NDM | 第40-41页 |
| ·非支配排序的改进 | 第41-43页 |
| ·拥挤距离计算方法的改进 | 第43页 |
| ·双重精英策略 | 第43-44页 |
| ·算法流程 | 第44-46页 |
| ·数值实验 | 第46-59页 |
| ·测试函数及实验结果 | 第46-58页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·FDMOEA 在PID 控制器优化设计中的应用 | 第59-66页 |
| ·PID 多目标优化模型 | 第59-60页 |
| ·基于FDMOEA 的PID 优化设计 | 第60-61页 |
| ·仿真 | 第61-65页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| 第四章 基于Pareto 排序的约束多目标进化算法 | 第66-85页 |
| ·约束多目标优化的基本概念 | 第66页 |
| ·算法概述 | 第66-67页 |
| ·算法的关键算子及流程 | 第67-75页 |
| ·改进的约束支配准则 | 第67-68页 |
| ·违反约束程度的度量 | 第68-69页 |
| ·群体排序的方法 | 第69-71页 |
| ·约束偏序关系 | 第71-72页 |
| ·限制精英策略 | 第72-74页 |
| ·算法的流程 | 第74-75页 |
| ·数值实验 | 第75-85页 |
| ·实验环境与评估指标 | 第75页 |
| ·测试函数与实验结果 | 第75-84页 |
| ·结论 | 第84-85页 |
| 第五章 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·总结 | 第85-86页 |
| ·研究展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第93页 |