| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-26页 |
| 1.1 多目标优化问题研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 多目标优化问题 | 第11-16页 |
| 1.2.1 多目标优化问题的数学模型和基本概念 | 第11-13页 |
| 1.2.2 多目标优化问题的求解 | 第13-16页 |
| 1.3 高维目标优化问题 | 第16-23页 |
| 1.3.1 多目标进化算法求解高维目标优化问题面临的困难 | 第16-19页 |
| 1.3.2 高维目标优化问题的研究现状 | 第19-23页 |
| 1.4 论文的研究成果和内容安排 | 第23-26页 |
| 第二章 高维目标优化问题的目标冲突性度量研究 | 第26-47页 |
| 2.1 目标的冲突性 | 第26-30页 |
| 2.2 基于目标冲突性分析的目标空间划分 | 第30-35页 |
| 2.2.1 目标空间划分 | 第30-31页 |
| 2.2.2 基于冲突概率信息的目标空间划分 | 第31-35页 |
| 2.3 实验与分析 | 第35-46页 |
| 2.3.1 目标冲突概率信息的性能及分析 | 第37-41页 |
| 2.3.2 对比实验 | 第41-46页 |
| 2.4 小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于冲突概率降维的冗余高维目标优化算法 | 第47-65页 |
| 3.1 目标降维基本概念与降维算法 | 第47-52页 |
| 3.1.1 目标降维基本概念 | 第48-49页 |
| 3.1.2 目标降维算法介绍 | 第49-52页 |
| 3.2 基于冲突概率降维的高维目标优化算法 | 第52-58页 |
| 3.2.1 基于分解的多目标进化算法 | 第53-55页 |
| 3.2.2 基于冲突概率的目标降维算法 | 第55-56页 |
| 3.2.3 基于冲突概率降维的冗余高维目标优化算法 | 第56-58页 |
| 3.3 实验与分析 | 第58-63页 |
| 3.3.1 目标降维性能对比 | 第59-61页 |
| 3.3.2 算法优化性能对比 | 第61-63页 |
| 3.4 小结 | 第63-65页 |
| 第四章 基于目标空间抽取的高维目标优化算法 | 第65-84页 |
| 4.1 基于目标空间划分的高维目标优化算法 | 第65-68页 |
| 4.2 基于目标空间抽取的高维目标优化算法 | 第68-72页 |
| 4.2.1 基于目标冲突贡献率的目标空间抽取 | 第68-70页 |
| 4.2.2 基于目标空间抽取的高维目标进化算法 | 第70-72页 |
| 4.3 实验与分析 | 第72-83页 |
| 4.3.1 非冗余问题的测试分析 | 第74-79页 |
| 4.3.2 冗余问题的测试分析 | 第79-81页 |
| 4.3.3 实验的综合分析 | 第81-83页 |
| 4.4 小结 | 第83-84页 |
| 第五章 基于目标冲突信息向量的高维目标优化算法 | 第84-109页 |
| 5.1 改进的冲突概率信息 | 第85-87页 |
| 5.1.1 第一冲突信息矩阵和第二冲突信息矩阵 | 第85-86页 |
| 5.1.2 目标冲突信息向量 | 第86-87页 |
| 5.3 基于目标冲突信息向量的自适应目标空间维数约简算法 | 第87-90页 |
| 5.3.1 目标关键性排序 | 第87页 |
| 5.3.2 自适应识别高维目标优化问题的冗余性 | 第87-89页 |
| 5.3.3 自适应目标空间维数约简 | 第89-90页 |
| 5.4 实验与分析 | 第90-108页 |
| 5.4.1 自适应识别问题冗余性的测试分析 | 第93-95页 |
| 5.4.2 识别最关键目标子集的性能对比 | 第95-97页 |
| 5.4.3 自适应目标空间维数约简算法求解高维目标优化问题 | 第97-108页 |
| 5.5 小结 | 第108-109页 |
| 第六章 总结与展望 | 第109-112页 |
| 6.1 工作总结 | 第109-110页 |
| 6.2 工作展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-122页 |
| 附录 测试函数 | 第122-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第127页 |
