求解多目标规划问题的群体智能与进化计算方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究背景 | 第7页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文研究内容 | 第8页 |
| ·本文主要工作和组织 | 第8-11页 |
| 第二章 多目标规划及算法发展 | 第11-17页 |
| ·多目标优化问题的产生、发展和应用 | 第11页 |
| ·多目标问题描述 | 第11-12页 |
| ·多目标优化问题的最优解和 Pareto 最优解 | 第12-13页 |
| ·求解多目标优化问题的算法 | 第13-17页 |
| 第三章 多目标进化算法和粒子群算法 | 第17-29页 |
| ·进化计算和多目标进化计算 | 第17-19页 |
| ·粒子群算法 | 第19-25页 |
| ·基本粒子群算法 | 第19-20页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第20-24页 |
| ·算法应用 | 第24-25页 |
| ·具有量子行为的粒子群算法 | 第25-29页 |
| ·运算过程 | 第25-26页 |
| ·QPSO 与PSO 的比较 | 第26-29页 |
| 第四章 QPSO 算法求解多目标优化问题的研究 | 第29-41页 |
| ·基于向量求值的QPSO 算法（VEQPSO） | 第29-33页 |
| ·基本情况 | 第29-30页 |
| ·算法步骤 | 第30页 |
| ·测试仿真及结果 | 第30-33页 |
| ·基于目标加权的QPSO 算法（WAQPSO） | 第33-39页 |
| ·动态加权法 | 第34-35页 |
| ·算法步骤 | 第35页 |
| ·测试仿真及结果 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 QPSO 多目标优化算法求解约束规划问题 | 第41-49页 |
| ·约束规划 | 第41-42页 |
| ·约束优化问题及其求解 | 第41-42页 |
| ·等式约束的处理 | 第42页 |
| ·选择策略、变异方法、粒子选取准则 | 第42-44页 |
| ·选择策略 | 第42-43页 |
| ·变异操作 | 第43页 |
| ·粒子的选取准则 | 第43-44页 |
| ·算法步骤 | 第44-45页 |
| ·测试仿真及结果 | 第45-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 硕士期间发表的学术论文 | 第55页 |
