| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·主要研究内容与文章结构 | 第14-16页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文的工作安排 | 第15-16页 |
| 第2章 多目标优化问题和优化算法 | 第16-25页 |
| ·多目标优化问题概述 | 第16-17页 |
| ·多目标优化问题描述 | 第16-17页 |
| ·多目标优化算法发展 | 第17页 |
| ·传统的多目标优化算法 | 第17-19页 |
| ·几种典型的传统多目标优化算法 | 第17-18页 |
| ·传统算法存在的不足 | 第18-19页 |
| ·群体智能多目标优化算法 | 第19-24页 |
| ·群体智能进化算法简介 | 第19页 |
| ·几种常见的群体智能算法 | 第19-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于博弈思想的多目标优化算法 | 第25-35页 |
| ·博弈论概述 | 第25-30页 |
| ·博弈论的研究发展 | 第25-26页 |
| ·博弈论基本要素 | 第26-27页 |
| ·几种常见的博弈论模型 | 第27-30页 |
| ·多目标优化算法与博弈论 | 第30-32页 |
| ·两者结合的可能性 | 第30页 |
| ·两者结合的必要性 | 第30-31页 |
| ·多目标优化与博弈论的研究 | 第31-32页 |
| ·蕴含博弈思想的多目标优化算法 | 第32-34页 |
| ·协同进化算法 | 第32-34页 |
| ·基于静态贝叶斯博弈的多目标遗传算法 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于混合策略博弈的多目标进化算法 | 第35-49页 |
| ·混合策略的博弈 | 第35-36页 |
| ·基于混合策略博弈的多目标遗传算法 | 第36-39页 |
| ·博弈模型 | 第36-38页 |
| ·算法描述 | 第38-39页 |
| ·算法分析 | 第39-41页 |
| ·算法复杂性分析 | 第39页 |
| ·算法收敛性分析 | 第39-41页 |
| ·实验分析 | 第41-48页 |
| ·测试函数 | 第41-43页 |
| ·实验参数 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于 MSG-MOEA 的多目标网格调度问题求解 | 第49-59页 |
| ·网格任务调度概述 | 第49-51页 |
| ·网格任务调度的主要特点 | 第49页 |
| ·网格任务调度的主要目标 | 第49-50页 |
| ·网格任务调度算法的研究现状 | 第50-51页 |
| ·基于 MSG-MOEA 算法的网格任务调度 | 第51-53页 |
| ·问题模型及系统建模 | 第51页 |
| ·算法描述 | 第51-53页 |
| ·实验仿真与分析 | 第53-57页 |
| ·网格环境参数 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录A （攻读学位期间发表的论文与获得的成果） | 第67-68页 |
| 附录B （攻读学位期间参加的科研项目） | 第68-69页 |