| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题来源 | 第12-13页 |
| 1.3 多目标优化及粒子群算法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 进化多目标优化算法国内外研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3.2 粒子群算法应用于多目标规划的研究进展 | 第14-15页 |
| 1.4 森林结构优化研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4.1 森林结构优化模型研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4.2 多目标优化技术在森林结构优化模型中的应用研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 目前存在的问题 | 第17页 |
| 1.6 主要研究内容与技术路线 | 第17-18页 |
| 1.7 本文结构 | 第18-20页 |
| 2 多目标优化问题理论基础 | 第20-26页 |
| 2.1 多目标优化问题概述及其数学模型 | 第20-21页 |
| 2.2 动态多目标优化问题概述及其数学模型 | 第21-22页 |
| 2.3 解决动态多目标优化问题常用的智能算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 进化算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 群智能算法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 改进多族群PSO动态多目标优化算法 | 第26-42页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第26页 |
| 3.2 多族群粒子群优化算法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 粒子群的生成和删除 | 第26-27页 |
| 3.2.2 粒子更新与越界粒子 | 第27-28页 |
| 3.2.3 算法步骤 | 第28-29页 |
| 3.3 改进多族群PSO算法及其对动态多目标优化的求解 | 第29-32页 |
| 3.3.1 环境变化检测 | 第29-30页 |
| 3.3.2 惯性权重的选择 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基本步骤 | 第31-32页 |
| 3.4 改进算法的性能分析 | 第32-41页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第32-33页 |
| 3.4.2 测试性能指标 | 第33-34页 |
| 3.4.3 对比算法的选择 | 第34-37页 |
| 3.4.4 实验仿真结果及比较 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于改进多族群PSO算法的森林空间结构动态多目标优化模型 | 第42-54页 |
| 4.1 森林空间结构目标 | 第42-46页 |
| 4.1.1 传统林分结构 | 第43页 |
| 4.1.2 林分空间结构目标 | 第43-45页 |
| 4.1.3 林分垂直结构目标 | 第45-46页 |
| 4.2 森林空间结构目标动态性 | 第46-48页 |
| 4.3 森林空间结构动态多目标优化模型的构建 | 第48-51页 |
| 4.4 改进多族群PSO算法求解森林空间结构动态多目标优化模型 | 第51-53页 |
| 4.4.1 粒子位置的调整 | 第51-52页 |
| 4.4.2 适应度函数的选择及阈值θ的设置 | 第52页 |
| 4.4.3 森林空间结构动态多目标优化模型求解步骤 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 模型检验 | 第54-68页 |
| 5.1 研究区概况及数据来源 | 第54-55页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第55-66页 |
| 5.2.1 实验参数设置及林分归一化结果 | 第55-57页 |
| 5.2.2 模型输出结果与调整策略 | 第57-64页 |
| 5.2.3 森林结构调控效果评价 | 第64-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-68页 |
| 6 结论与讨论 | 第68-71页 |
| 6.1 结论 | 第68-69页 |
| 6.2 创新点 | 第69-70页 |
| 6.3 讨论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 附录A 攻读学位期间的主要学术成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
