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高维多目标进化算法的收敛性与分布性研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 引言第9-20页
    1.1 多目标优化问题第9页
    1.2 多目标进化优化第9-10页
    1.3 高维多目标进化优化第10-17页
        1.3.1 高维多目标进化优化研究的重要意义第10-12页
        1.3.2 高维多目标进化方法的研究现状第12-15页
        1.3.3 高维多目标进化算法研究存在的问题第15-17页
    1.4 相关概念第17页
    1.5 多目标进化算法的一般框架第17-18页
    1.6 本文研究内容及章节安排第18-20页
第2章一种使用空间划分选择和角度修剪的基于Pareto支配的高维多目标进化算法第20-38页
    2.1 引言第20页
    2.2 动机第20-21页
    2.3 SPSAT第21-28页
        2.3.1 空间划分选择第21-24页
        2.3.2 基于角度的修剪策略第24-25页
        2.3.3 匹配选择第25-26页
        2.3.4 环境选择第26-27页
        2.3.5 SPSAT的总体框架第27页
        2.3.6 时间复杂度分析第27-28页
    2.4 实验设置第28-30页
        2.4.1 测试问题第28页
        2.4.2 性能评价指标第28-29页
        2.4.3 对比的MOEAs第29-30页
        2.4.6 实验参数设置第30页
    2.5 实验结果及分析第30-36页
        2.5.1 DTLZ测试集第30-33页
        2.5.2 WFG测试集第33-34页
        2.5.3 水问题第34页
        2.5.4 实验分析小结第34-36页
        2.5.5 参数分析第36页
    2.6 本章小结第36-38页
第3章 基于聚合的MOEAs中问题自适应的权重设计方法第38-51页
    3.1 引言第38页
    3.2 动机第38-39页
    3.3 问题自适应的权重设计方法第39-41页
    3.4 对比实验设计与分析第41-50页
        3.4.1 对比的MOEAs第41-42页
        3.4.2 测试函数及评价指标第42-43页
        3.4.3 实验参数设置第43页
        3.4.4 实验的数据结果统计第43-47页
        3.4.5 实验结果图第47-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第4章 总结与展望第51-53页
    4.1 本文总结第51页
    4.2 本文工作的不足及展望第51-53页
参考文献第53-63页
致谢第63-64页
附录A 攻读硕士学位期间发表的论文第64-65页
附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目第65页

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