| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 1. 绪论 | 第12-31页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 差分进化算法及其研究现状 | 第15-24页 |
| 1.2.1 标准差分进化算法 | 第15-18页 |
| 1.2.2 差分进化算法的研究现状 | 第18-24页 |
| 1.3 差分进化算法在单目标约束优化中的研究现状 | 第24-29页 |
| 1.4 本文的结构及安排 | 第29-31页 |
| 2. 随机排序选择的自适应控制策略 | 第31-59页 |
| 2.1 引言 | 第31-33页 |
| 2.2 差分变异的随机排序选择框架 | 第33-41页 |
| 2.2.1 排序选择框架 | 第33-34页 |
| 2.2.2 多目标排序选择框架 | 第34-35页 |
| 2.2.3 随机排序选择框架 | 第35-41页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第41-58页 |
| 2.3.1 实验设置 | 第41-42页 |
| 2.3.2 SR-DE与其它选择框架在原始差分算法中的对比结果 | 第42-48页 |
| 2.3.3 SR-DE与其它选择框架在改进差分算法中的对比结果 | 第48-53页 |
| 2.3.4 改进最优个体选择策略的有效性验证 | 第53-57页 |
| 2.3.5 维度鲁棒性分析 | 第57-58页 |
| 2.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 3. 基于正交设计的反向学习差分进化算法 | 第59-84页 |
| 3.1 引言 | 第59-61页 |
| 3.2 基于正交设计的反向学习差分进化算法 | 第61-65页 |
| 3.2.1 基于正交设计的反向学习 | 第61-63页 |
| 3.2.2 基于正交设计的反向学习差分进化算法 | 第63-65页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第65-83页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第65-67页 |
| 3.3.2 OOBDE算法与其它各算法的对比结果 | 第67-76页 |
| 3.3.3 维度鲁棒性分析 | 第76-78页 |
| 3.3.4 正交设计有效性验证 | 第78-79页 |
| 3.3.5 个体选择方法影响分析 | 第79-80页 |
| 3.3.6 正交表选择的影响分析 | 第80-83页 |
| 3.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 4. 求解约束优化问题的自适应差分进化算法 | 第84-107页 |
| 4.1 引言 | 第84-85页 |
| 4.2 求解约束优化问题的自适应差分进化算法 | 第85-91页 |
| 4.2.1 基于自适应算子选择方式的差分进化算法 | 第85-86页 |
| 4.2.2 基于自适应算子选择方式的约束差分进化算法 | 第86-91页 |
| 4.2.2.1 信用分配机制 | 第87-88页 |
| 4.2.2.2 策略选择机制 | 第88-89页 |
| 4.2.2.3 参数CR与F的设置 | 第89页 |
| 4.2.2.4 PJAD-CDE算法流程 | 第89-91页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第91-106页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第91-92页 |
| 4.3.2 PJAD-CDE与其它算法的对比结果 | 第92-94页 |
| 4.3.3 自适应选择策略的有效性验证 | 第94-95页 |
| 4.3.4 参数自适应设置的有效性验证 | 第95-96页 |
| 4.3.5 策略选择方式对算法的影响 | 第96-97页 |
| 4.3.6 各策略的选择概率变化分析 | 第97-100页 |
| 4.3.7 PJAD-CDE算法在CEC2006函数中的表现 | 第100-106页 |
| 4.4 本章小结 | 第106-107页 |
| 5. 加速收敛的混合多目标与差分约束进化算法 | 第107-125页 |
| 5.1 引言 | 第107-108页 |
| 5.2 加速收敛的混合多目标与差分约束进化算法 | 第108-115页 |
| 5.2.1 混合多目标与差分约束进化算法介绍 | 第108-110页 |
| 5.2.2 加速收敛的混合多目标与差分约束进化算法 | 第110-115页 |
| 5.2.2.1 基于适应排序的分组选择方法 | 第110-112页 |
| 5.2.2.2 基于适应排序的分组选择方法的理论分析 | 第112-113页 |
| 5.2.2.3 个体更新辅助策略 | 第113-114页 |
| 5.2.2.4 ICMODE算法流程 | 第114-115页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第115-124页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第115-116页 |
| 5.3.2 ICMODE运行结果及与CMODE的对比 | 第116-121页 |
| 5.3.3 ICMODE算法与其它算法的对比结果 | 第121-122页 |
| 5.3.4 基于适应排序的分组选择方法的有效性验证 | 第122-123页 |
| 5.3.5 个体更新辅助策略的有效性验证 | 第123页 |
| 5.3.6 分组选择系数S_1选取的影响 | 第123-124页 |
| 5.4 本章小结 | 第124-125页 |
| 6. 总结与展望 | 第125-128页 |
| 6.1 全文总结 | 第125-126页 |
| 6.2 对后续工作的展望 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-137页 |
| 攻读博士学位期间科研成果目录 | 第137-138页 |
| 致谢 | 第138页 |
