基于庄家法则和信息熵的多目标遗传算法研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图或附表清单 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·多目标遗传算法简介 | 第12-16页 |
| ·遗传算法的研究历程 | 第12-14页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文的研究内容和意义 | 第16-18页 |
| ·论文主要内容 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| 2 遗传算法基本原理和算法结构 | 第18-28页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第18-25页 |
| ·基本术语 | 第18页 |
| ·基本操作方法 | 第18-24页 |
| ·遗传算法运算过程 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的优缺点 | 第25-28页 |
| ·遗传算法的优点 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的缺点 | 第26-28页 |
| 3 多目标进化算法 | 第28-42页 |
| ·多目标进化算法 | 第28-29页 |
| ·什么是多目标问题 | 第28页 |
| ·多目标进化算法中的基本概念 | 第28-29页 |
| ·多目标遗传算法的发展 | 第29-42页 |
| ·Schaffer及Fonseca的研究 | 第29-30页 |
| ·NSGA | 第30-31页 |
| ·NPGA | 第31-33页 |
| ·SPEA | 第33-34页 |
| ·PESA | 第34-35页 |
| ·PAES | 第35-36页 |
| ·MGAMOO | 第36-38页 |
| ·MOMGA | 第38-40页 |
| ·基于密度的多目标算法 | 第40-41页 |
| ·mBOA | 第41-42页 |
| 4 基于庄家法则和信息熵的多目标遗传算法 | 第42-49页 |
| ·庄家法则 | 第43-44页 |
| ·信息熵 | 第44-46页 |
| ·基于庄家法则和信息熵的遗传算法 | 第46-47页 |
| ·数值实验 | 第47-49页 |
| 5 改进多目标进化算法在供水系统优化中的应用 | 第49-57页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·水泵调度优化模型 | 第49-51页 |
| ·算法分析与设计 | 第51-53页 |
| ·计算实例与结果分析 | 第53-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第63页 |
