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单目标和多目标全局优化算法设计

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
第一章 绪论第6-12页
   ·研究的背景和意义第6-7页
   ·全局优化问题的数学模型第7-8页
   ·研究现状及进展第8-10页
   ·本文的主要研究工作及内容安排第10-12页
第二章 有效全局优化算法(EGO)及其改进算法第12-26页
   ·计算机实验模型(DACE)第12-13页
   ·EGO 算法与SEGO 算法第13-19页
     ·期望增量(EI)第14-16页
     ·SEGO 算法第16-17页
     ·SEGO 求EI 最大值点第17-19页
   ·数值仿真第19-24页
     ·函数实验与结果比较第19-22页
     ·实验结果讨论第22-24页
   ·本章小结第24-26页
第三章 多目标优化算法与NSGA-II第26-60页
   ·多目标优化第26-28页
   ·遗传算法第28-32页
   ·多目标遗传算法常用策略第32-33页
   ·Deb 的多目标优化算法(NSGA-II)第33-42页
   ·改进Deb 的NSGA-II第42-46页
     ·累积排序适应度赋值策略第43-45页
     ·交叉算子第45页
     ·变异算子第45-46页
   ·数值实验第46-55页
     ·无约束多目标优化测试函数第47-52页
     ·有约束多目标优化测试函数第52-55页
   ·性能度量值第55-58页
   ·数据结果分析第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第四章 稳定性的应用第60-66页
   ·终止判断准则第60-61页
   ·仿真结果第61-63页
   ·DACE 参数模型拟合连续Pareto 最优界面第63-66页
第五章 结束语第66-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-74页
作者在读期间的研究成果第74-75页

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