| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 插图目录 | 第13-15页 |
| 表格目录 | 第15-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-35页 |
| ·进化算法概述 | 第17-20页 |
| ·进化单目标约束优化 | 第20-25页 |
| ·单目标约束优化问题的定义 | 第20页 |
| ·进化算法求解的原因 | 第20-21页 |
| ·进化算法中约束处理的主要方法及研究现状 | 第21-25页 |
| ·进化多目标优化 | 第25-31页 |
| ·多目标优化的问题定义和基本概念 | 第25-26页 |
| ·多目标优化的传统方法 | 第26-28页 |
| ·进化多目标优化的主要方法和研究现状 | 第28-31页 |
| ·进化多目标约束优化 | 第31-32页 |
| ·多目标约束优化问题的定义 | 第31页 |
| ·进化多目标约束优化的主要方法和研究现状 | 第31-32页 |
| ·本论文主要研究内容及创新之处 | 第32-34页 |
| ·本论文的组织安排 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第2章 单目标约束优化进化算法的搜索偏向策略 | 第35-77页 |
| ·ISR中的搜索偏向策略研究 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·ISR中搜索偏向选择的不足 | 第36-39页 |
| ·随机排序方法的偏向选择策略 | 第39-41页 |
| ·基于进化策略的算法实现 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-46页 |
| ·动态随机选择的差分进化算法研究 | 第46-68页 |
| ·差分进化中选择策略的研究现状及不足 | 第46-47页 |
| ·动态随机选择的设计 | 第47-50页 |
| ·动态随机选择的多个体差分进化算法 | 第50-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-60页 |
| ·动态调整策略的讨论 | 第60-64页 |
| ·在CEC'06基准测试函数上的结果 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68页 |
| ·附录:约束优化测试函数 | 第68-77页 |
| 第3章 多目标进化算法研究 | 第77-109页 |
| ·基于正态分布交叉算子的ε-MOEA | 第77-90页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·预备知识 | 第78-79页 |
| ·正态分布交叉(NDX)算子 | 第79-82页 |
| ·基于NDX的ε-MOEA(ε-MOEA/NDX) | 第82-84页 |
| ·实验结果与讨论 | 第84-90页 |
| ·算法ε-MOEA中参数ε的自适应策略研究 | 第90-101页 |
| ·问题描述 | 第90页 |
| ·自适应参数ε的ε-MOEA | 第90-93页 |
| ·实验研究 | 第93-97页 |
| ·遗传漂移的讨论 | 第97-101页 |
| ·自适应参数ε的稳态ε-MOEA算法研究 | 第101-108页 |
| ·参数ε自适应的稳态ε-MOEA | 第101-103页 |
| ·实验研究 | 第103-107页 |
| ·讨论 | 第107-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第4章 增强边界搜索的约束多目标进化算法 | 第109-130页 |
| ·问题描述 | 第109-111页 |
| ·两种增强边界搜索的MODE模式 | 第111-113页 |
| ·B-模式 | 第111页 |
| ·R-模式 | 第111-113页 |
| ·基于(N+N)框架的混合算法 | 第113-115页 |
| ·测试函数与评估指标 | 第115-117页 |
| ·实验结果与比较 | 第117-126页 |
| ·距离指标GD上的比较 | 第117-118页 |
| ·分布性指标MS上的比较 | 第118页 |
| ·空间指标HV上的比较 | 第118-121页 |
| ·覆盖指标CS上的比较 | 第121-123页 |
| ·Attainment Surfaces上的比较 | 第123-126页 |
| ·参数设置分析 | 第126-129页 |
| ·本章小结 | 第129-130页 |
| 第5章 总结与展望 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 读博期间发表的学术论文与参加的科研项目 | 第146-148页 |
| 作者简历 | 第148页 |