基于共生协同进化的多目标算法及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·多目标优化问题的发展简史 | 第11-12页 |
| ·多目标优化的基本概念 | 第12-14页 |
| ·经典多目标优化算法 | 第14-15页 |
| ·多目标进化算法 | 第15-16页 |
| ·本文的研究目的和结构安排 | 第16-19页 |
| 第二章 进化计算及其在多目标问题上的应用 | 第19-27页 |
| ·进化计算 | 第19-23页 |
| ·遗传算法概述 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的特点和理论框架 | 第20-21页 |
| ·影响遗传算法的因素 | 第21-23页 |
| ·其它进化算法 | 第23页 |
| ·多目标进化算法 | 第23-27页 |
| ·多目标进化算法概述 | 第23-24页 |
| ·经典多目标进化算法 | 第24页 |
| ·MOEA中的关键技术 | 第24-27页 |
| 第三章 协同多目标进化算法 | 第27-43页 |
| ·协同进化理论 | 第27-29页 |
| ·生物协同进化论 | 第27-28页 |
| ·协同进化算法 | 第28-29页 |
| ·共生协同进化算法 | 第29-34页 |
| ·共生算子设计 | 第30-31页 |
| ·非支配集的构造 | 第31-32页 |
| ·适应度计算和归档集删减 | 第32-33页 |
| ·算法流程 | 第33-34页 |
| ·复杂度分析 | 第34页 |
| ·算法测试 | 第34-43页 |
| ·性能指标 | 第35-36页 |
| ·测试结果比较 | 第36-43页 |
| 第四章 协同多目标进化算法的应用 | 第43-53页 |
| ·SCMA在油品调和问题中的应用 | 第43-48页 |
| ·问题背景 | 第43页 |
| ·油品调和模型 | 第43-45页 |
| ·实例检测 | 第45-48页 |
| ·SCMA在组合投资领域的应用 | 第48-53页 |
| ·组合投资问题概述 | 第48-49页 |
| ·组合投资模型 | 第49-50页 |
| ·实例分析 | 第50-53页 |
| 第五章 总结及展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 作者和导师简介 | 第65-66页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第66-67页 |
