基于多目标进化算法优化网络鲁棒性的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 网络鲁棒性的研究历史及现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 复杂网络和多目标优化的相关理论 | 第18-30页 |
| 2.1 复杂网络的表示和特征 | 第18-21页 |
| 2.1.1 复杂网络的表示 | 第18页 |
| 2.1.2 复杂网络的特征 | 第18-21页 |
| 2.2 复杂网络的模型 | 第21-25页 |
| 2.2.1 规则网络模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 随机网络模型 | 第22页 |
| 2.2.3 小世界网路模型 | 第22-24页 |
| 2.2.4 无标度网络模型 | 第24-25页 |
| 2.3 多目标优化的相关理论 | 第25-30页 |
| 2.3.1 多目标优化问题的描述 | 第25页 |
| 2.3.2 相关的概念及其数学定义 | 第25-28页 |
| 2.3.3 多目标进化算法发展概述 | 第28-30页 |
| 第三章 基于多目标进化的边与节点鲁棒性优化算法 | 第30-50页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 相关背景 | 第30-35页 |
| 3.2.1 复杂网络的节点鲁棒性和边鲁棒性 | 第30-33页 |
| 3.2.2 基于非支配排序的遗传算法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 传统的网络鲁棒性优化方法 | 第34-35页 |
| 3.3 基于多目标进化算法优化边与节点鲁棒性 | 第35-41页 |
| 3.3.1 目标函数 | 第36-37页 |
| 3.3.2 种群初始化操作 | 第37-38页 |
| 3.3.3 遗传操作 | 第38-41页 |
| 3.4 实验及分析 | 第41-48页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第41页 |
| 3.4.2 数据集介绍 | 第41-42页 |
| 3.4.3 实验结果和分析 | 第42-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于最小代价的网络鲁棒性优化算法 | 第50-72页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 相关背景 | 第50-57页 |
| 4.2.1 基于分解的多目标进化算法 | 第50-55页 |
| 4.2.2 网络结构调整的代价问题 | 第55-56页 |
| 4.2.3 节点鲁棒性和网络结构调整代价的相关性 | 第56-57页 |
| 4.3 基于最小代价的网络鲁棒性优化 | 第57-63页 |
| 4.3.1 基于最小代价的网络鲁棒性优化框架 | 第57-58页 |
| 4.3.2 目标函数 | 第58-59页 |
| 4.3.3 权重向量和种群初始化 | 第59-60页 |
| 4.3.4 遗传操作 | 第60-63页 |
| 4.4 实验及分析 | 第63-70页 |
| 4.4.1 参数设置 | 第63页 |
| 4.4.2 数据集介绍 | 第63-64页 |
| 4.4.3 实验结果和分析 | 第64-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 总结和展望 | 第72-74页 |
| 5.1 总结 | 第72页 |
| 5.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 作者简介 | 第80-81页 |
