| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第8页 |
| ·多目标优化算法的研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9页 |
| ·本文的结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 多目标优化算法 | 第11-19页 |
| ·多目标优化问题的数学描述 | 第11页 |
| ·传统的多目标优化方法及其局限性 | 第11-13页 |
| ·加权法 | 第12页 |
| ·约束法 | 第12页 |
| ·传统多目标方法的分析 | 第12-13页 |
| ·多目标进化算法 | 第13-14页 |
| ·多目标进化算法及分类 | 第13-14页 |
| ·多目标遗传算法应用 | 第14-17页 |
| ·遗传算法 | 第14-15页 |
| ·多目标进化算法 | 第15-17页 |
| ·多目标遗传算法的分析 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 多目标遗传禁忌算法 | 第19-25页 |
| ·基本禁忌算法 | 第19-20页 |
| ·基本禁忌算法的特点 | 第20页 |
| ·遗传算法与禁忌算法结合 | 第20-22页 |
| ·多目标遗传禁忌算法MOTSGA | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第四章 多目标进化算法在RBF 核函数下多类SVM 参数优化中的应用 | 第25-34页 |
| ·SVM 基本原理 | 第25-26页 |
| ·核函数的选择 | 第26页 |
| ·二分类SVM 向多分类SVM 的扩展 | 第26-27页 |
| ·基于RBF 核函数支持向量机解决多类分类问题的基本步骤 | 第27-28页 |
| ·多类SVM 最优化参数选择问题 | 第28-30页 |
| ·多目标遗传禁忌算法（MOTSGA）应用于多类SVM 参数优化 | 第30-33页 |
| ·禁忌空间邻域的确定 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的应用 | 第31页 |
| ·邻域空间的确定 | 第31-32页 |
| ·禁忌准则的确定 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第34-41页 |
| ·实验相关参数选择 | 第35-36页 |
| ·实验结果分析与评价 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 总结和展望 | 第41-43页 |
| ·相关工作 | 第41页 |
| ·展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 附录 A 攻读学位其间发表的论文 | 第48页 |
