多目标优化的Pareto解的表达与求取
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| ·多目标优化问题 | 第9-12页 |
| ·多目标优化问题的基本概念 | 第9-11页 |
| ·搜索与决策 | 第11-12页 |
| ·多目标优化的发展简史 | 第12-13页 |
| ·多目标优化的研究方向 | 第13-14页 |
| ·本文的内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 多目标优化问题的常规数学解法 | 第16-22页 |
| ·直接法 | 第16-18页 |
| ·凸的和非凸的多目标优化问题 | 第16-17页 |
| ·线性多目标凸优化问题 | 第17-18页 |
| ·间接法 | 第18-20页 |
| ·加权和方法 | 第18-19页 |
| ·目标规划法 | 第19页 |
| ·ε-约束法 | 第19-20页 |
| ·最小最大值法 | 第20页 |
| ·常规数学方法的总结 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于智能优化的多目标算法 | 第22-31页 |
| ·多目标遗传算法 | 第22-28页 |
| ·多目标遗传算法的关键技术 | 第22-24页 |
| ·早期多目标遗传算法 | 第24-26页 |
| ·新一代多目标遗传算法 | 第26-28页 |
| ·基于群集智能的多目标算法 | 第28-29页 |
| ·多目标免疫算法 | 第29页 |
| ·基于神经网络的多目标算法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 一种新的多目标遗传算法模型 | 第31-37页 |
| ·适应值计算模型 | 第31-32页 |
| ·编码方式 | 第32页 |
| ·选择算子 | 第32-33页 |
| ·交叉算子 | 第33页 |
| ·变异算子 | 第33页 |
| ·算法实现 | 第33-36页 |
| ·算法主要思想 | 第34页 |
| ·Pareto 占优过程 | 第34-35页 |
| ·Pareto 解集维护 | 第35页 |
| ·拥挤距离 | 第35-36页 |
| ·计算复杂度分析 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 性能分析 | 第37-48页 |
| ·测试实例 | 第37-43页 |
| ·双目标优化问题 | 第37-38页 |
| ·描述双目标优化问题的Pareto 最优前沿 | 第38页 |
| ·测试实例与仿真结果 | 第38-43页 |
| ·度量准则 | 第43-47页 |
| ·两个指标 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 研究生期间发表的论文 | 第56页 |
