摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第1章 绪论 | 第10-23页 |
·课题研究背景 | 第10-12页 |
·TPOSOCO 研究现状 | 第12-16页 |
·罚函数处理技术 | 第12-13页 |
·可行域处理技术 | 第13-14页 |
·多目标处理技术 | 第14-16页 |
·AM 研究现状及趋势 | 第16-19页 |
·AM 逼近 | 第16-17页 |
·AM 取样策略 | 第17-18页 |
·AM 存在的问题与发展趋势 | 第18-19页 |
·Kriging 代理模型研究现状 | 第19-21页 |
·Kriging 的基础研究 | 第19-20页 |
·Kriging 代理模型应用研究 | 第20-21页 |
·论文研究内容 | 第21-23页 |
第2章 Kriging 代理模型技术 | 第23-34页 |
·常用的代理模型 | 第23-26页 |
·多项式模型 | 第23-24页 |
·神经网络模型 | 第24页 |
·径向基模型 | 第24-25页 |
·支持向量机模型 | 第25-26页 |
·Kriging 代理模型 | 第26-29页 |
·Kriging 代理模型 | 第26-28页 |
·相关函数 | 第28-29页 |
·试验设计 | 第29-32页 |
·等概率随机采样试验设计 | 第29-30页 |
·正交实验设计 | 第30页 |
·均匀试验设计 | 第30-31页 |
·LHS 试验设计 | 第31-32页 |
·均匀超立方体试验设计 | 第32页 |
·代理模型评价机制 | 第32-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第3章 Kriging 辅助代理模型优化策略 | 第34-42页 |
·KAM 自适应拉丁抽样优化设计 | 第34-36页 |
·KAM 样本插入优化设计 | 第36-38页 |
·进化最优样本点插入准则 | 第36-37页 |
·均方差样本点插入准则 | 第37页 |
·相关信息点删除准则 | 第37-38页 |
·动态多次重复拉丁抽样样本优化设计 | 第38-39页 |
·Kriging 模型动态优化策略 | 第39-40页 |
·本章小结 | 第40-42页 |
第4章 动态 KAAM 优化算法求解昂贵单目标约束优化问题 | 第42-55页 |
·昂贵单目标约束问题 | 第42-43页 |
·昂贵单目标约束优化问题描述 | 第42页 |
·约束问题处理技术 | 第42-43页 |
·KAAM 与进化算法结合 | 第43-47页 |
·遗传算法 | 第43页 |
·单行交叉技术 | 第43-44页 |
·零约束-非支配点 | 第44-45页 |
·零约束-非支配点选择机制 | 第45-46页 |
·Kriging 代理模型与遗传算法结合 | 第46-47页 |
·动态 Kriging 辅助代理模型优化算法求解昂贵单目标约束优化问题 | 第47-51页 |
·Kriging 辅助代理模型 | 第47-48页 |
·动态 KAAM 优化算法求解单目标昂贵约束优化问题 | 第48-50页 |
·KAAM 误差优化策略 | 第50-51页 |
·动态 KAAM 优化算法与其他进化算法评价次数比较 | 第51-53页 |
·本章小结 | 第53-55页 |
第5章 分层混合 KAAM 优化算法求解昂贵单目标约束优化问题 | 第55-68页 |
·全局搜索策略 | 第55-56页 |
·自适应小生境技术 | 第55页 |
·全局零约束-非支配个体选择及样本插入机制 | 第55-56页 |
·KAAM 全局估计 | 第56页 |
·并行局部搜索 | 第56-57页 |
·并行局部搜索 | 第56-57页 |
·局部零约束-非支配个体选择机制 | 第57页 |
·分层混合 Kriging 辅助代理模型优化算法 | 第57-60页 |
·分层混合 Kriging 辅助代理模型优化算法流程 | 第57-59页 |
·KAAM 误差优化策略 | 第59-60页 |
·实验验证与分析 | 第60-67页 |
·本算法分别对高维和复杂约束问题进行测试与验证 | 第60-62页 |
·本算法与其他进化算法比较与分析 | 第62-66页 |
·本算法与其他近似算法进行比较 | 第66-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
·本文总结 | 第68页 |
·本文展望 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
攻读硕士学位期间科研成果 | 第77页 |