基于混合遗传算法的灰色多目标规划问题研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-20页 |
| ·多目标规划综述 | 第7-12页 |
| ·多目标规划的产生和发展 | 第7-8页 |
| ·多目标规划算法综述 | 第8-12页 |
| ·灰色系统理论综述 | 第12-15页 |
| ·灰色系统理论的产生和发展 | 第12-14页 |
| ·灰色系统理论的基本概念 | 第14页 |
| ·灰色系统理论的研究内容 | 第14-15页 |
| ·遗传算法综述 | 第15-18页 |
| ·遗传算法的产生和发展 | 第15-16页 |
| ·遗传算法的应用领域 | 第16-18页 |
| ·课题的提出和本文研究的主要内容 | 第18-20页 |
| ·传统的优化方法 | 第18-19页 |
| ·本文主要研究内容 | 第19页 |
| ·本文主要研究工作 | 第19-20页 |
| 第二章 灰色多目标规划 | 第20-26页 |
| ·一般灰色多目标规划 | 第20-22页 |
| ·灰色多目标规划模型 | 第22-23页 |
| ·灰色多目标规划算法 | 第23-26页 |
| 第三章 混合遗传算法的设计 | 第26-41页 |
| ·梯度算法 | 第26-28页 |
| ·梯度算法基本原理 | 第27页 |
| ·梯度算法 | 第27-28页 |
| ·梯度算法的收敛性 | 第28页 |
| ·遗传算法 | 第28-33页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第29-31页 |
| ·遗传算法的特点 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的设计思想 | 第33-39页 |
| ·编码设计 | 第33-34页 |
| ·选择算子的确定 | 第34-35页 |
| ·交叉算子的确定 | 第35-37页 |
| ·变异算子的确定 | 第37-38页 |
| ·精英保留策略 | 第38-39页 |
| ·求解一般灰色多目标规划问题的梯度遗传算法 | 第39-41页 |
| ·梯度遗传算法的求解步骤 | 第39页 |
| ·灰色多目标规划问题的混合遗传算法求解 | 第39-41页 |
| 第四章 混合遗传算法的实现和实例 | 第41-54页 |
| ·允许卖空的证券组合投资的多目标规划模型 | 第41-42页 |
| ·允许卖空的灰参数型多目标规划模型 | 第42页 |
| ·含交易费用的有上下限约束的有效证券组合模型 | 第42-47页 |
| ·证券组合投资的多目标规划模型 | 第43页 |
| ·模型的求解转化 | 第43-44页 |
| ·算法 | 第44-47页 |
| ·算例 | 第47-54页 |
| 第五章 结论 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录:硕士研究生学习阶段发表论文 | 第59页 |
