多目标粒子群优化算法的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-31页 |
| ·研究背景 | 第15-16页 |
| ·多目标优化问题 | 第16-18页 |
| ·粒子群优化算法 | 第18-19页 |
| ·测试函数 | 第19-23页 |
| ·改进的 ZDT 系列 | 第19-22页 |
| ·综合测试集 | 第22-23页 |
| ·性能度量 | 第23-25页 |
| ·对比算法 | 第25页 |
| ·多目标粒子群优化算法研究现状 | 第25-28页 |
| ·本课题的主要贡献 | 第28-29页 |
| ·论文结构 | 第29-31页 |
| 第二章 多目标粒子群优化测试函数的新特征 | 第31-50页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基本概念 | 第31-33页 |
| ·收敛分析 | 第33-36页 |
| ·收敛模型 | 第33-34页 |
| ·收敛稳定性 | 第34-35页 |
| ·收敛类型 | 第35-36页 |
| ·相等趋势 | 第36页 |
| ·收敛子集 | 第36页 |
| ·实验设置 | 第36-38页 |
| ·位置偏好 | 第38-40页 |
| ·子集偏好 | 第40-48页 |
| ·振动灾难 | 第48页 |
| ·边界早熟 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| 第三章 人群框架 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·求解问题分析 | 第50-51页 |
| ·特征分类 | 第51页 |
| ·人群行为分析 | 第51-54页 |
| ·人群框架分析 | 第54-59页 |
| ·框架模块分析 | 第54-57页 |
| ·框架问题分析 | 第57-58页 |
| ·框架的有效性 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 人群框架模块理论分析 | 第60-96页 |
| ·多目标处理 | 第60-61页 |
| ·分维合作 | 第61-63页 |
| ·分群处理 | 第63-64页 |
| ·函数变换 | 第64-72页 |
| ·初始分布 | 第72页 |
| ·个优选择 | 第72-74页 |
| ·拓扑结构 | 第74-75页 |
| ·全优选择 | 第75-80页 |
| ·粒子飞翔 | 第80-82页 |
| ·参数优选 | 第82-83页 |
| ·简单选择 | 第82-83页 |
| ·取消参数 | 第83页 |
| ·智能选择 | 第83页 |
| ·全局扰动 | 第83-85页 |
| ·局部加速 | 第85页 |
| ·档案更新 | 第85-88页 |
| ·档案缩减 | 第88-92页 |
| ·档案学习 | 第92页 |
| ·结果分析 | 第92页 |
| ·策略评价 | 第92-93页 |
| ·适应策略 | 第93-94页 |
| ·终止条件 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第五章 人群框架模块实验分析 | 第96-138页 |
| ·实验设置 | 第96-98页 |
| ·策略/参数选择影响 | 第98-124页 |
| ·惯性权重 | 第98-104页 |
| ·个优选择 | 第104-111页 |
| ·全优选择 | 第111页 |
| ·粒子飞翔 | 第111-117页 |
| ·档案缩减 | 第117-118页 |
| ·基因交换 | 第118页 |
| ·最佳替换 | 第118页 |
| ·全局扰动 | 第118-120页 |
| ·最大速度 | 第120-124页 |
| ·推荐的人群框架流程 | 第124页 |
| ·最优及推荐配置 | 第124-132页 |
| ·ZDT3 | 第124-126页 |
| ·ZDT4 | 第126-127页 |
| ·ZDT6 | 第127-128页 |
| ·总结 | 第128页 |
| ·决策维扩展 | 第128-132页 |
| ·镜像变换 | 第132-134页 |
| ·无个体最优 | 第134-136页 |
| ·支配全局最优 | 第136-137页 |
| ·本章小结 | 第137-138页 |
| 第六章 基于维更新的多目标粒子群优化 | 第138-153页 |
| ·引言 | 第138页 |
| ·基本概念 | 第138-139页 |
| ·相关工作 | 第139-141页 |
| ·算法详述 | 第141-146页 |
| ·算法概述 | 第141-142页 |
| ·随机初始化 | 第142页 |
| ·随机重新初始化 | 第142页 |
| ·不再考虑个体最优 | 第142页 |
| ·随机全局最优 | 第142-143页 |
| ·维飞翔加最佳替换 | 第143-144页 |
| ·非支配档案更新 | 第144页 |
| ·简化的网格缩减 | 第144-145页 |
| ·基因交换 | 第145页 |
| ·最大评价次数 | 第145页 |
| ·算法分析 | 第145-146页 |
| ·性能测试 | 第146-152页 |
| ·实验配置 | 第146-147页 |
| ·策略评估 | 第147-148页 |
| ·算法比较 | 第148-152页 |
| ·总结和未来工作 | 第152-153页 |
| 第七章 基于可分性和类型的多目标粒子群优化 | 第153-176页 |
| ·引言 | 第153-154页 |
| ·基本概念 | 第154页 |
| ·基于可分性和类型的优化方案 | 第154-157页 |
| ·可分性 | 第154-155页 |
| ·类型 | 第155-156页 |
| ·问题分解 | 第156-157页 |
| ·扰动分配 | 第157页 |
| ·算法详述 | 第157-166页 |
| ·算法概述 | 第157-158页 |
| ·问题分解 | 第158-161页 |
| ·极值计算 | 第161页 |
| ·改进的粒子飞翔 | 第161-163页 |
| ·单最优程序 | 第163-164页 |
| ·镜像变换 | 第164页 |
| ·多最优程序 | 第164页 |
| ·改善的适应网格 | 第164-165页 |
| ·改善的全局最优选择 | 第165-166页 |
| ·测试函数和性能度量 | 第166-174页 |
| ·实验设置 | 第166页 |
| ·性能分析 | 第166-174页 |
| ·总结和未来工作 | 第174-176页 |
| 第八章 总结与展望 | 第176-178页 |
| ·全文总结 | 第176-177页 |
| ·未来展望 | 第177-178页 |
| 参考文献 | 第178-193页 |
| 致谢 | 第193-194页 |
| 攻读博士学位期间的论文 | 第194页 |
