| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 论文的选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 协同演化算法的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 竞争型协同演化算法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 合作型协同演化算法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 其他类型协同演化算法 | 第16-17页 |
| 1.3 协同演化算法的优势和存在的问题 | 第17页 |
| 1.4 论文主要研究内容和组织结构 | 第17-20页 |
| 1.4.1 论文主要内容 | 第17-19页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 基于单目标的混合策略协同演化算法 | 第20-44页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 基于博弈论的混合策略 | 第21-25页 |
| 2.2.1 博弈论和纳什均衡 | 第21-22页 |
| 2.2.2 博弈论中的混合策略 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于博弈论的混合变异策略设计进化规划 | 第23-25页 |
| 2.3 基于混合策略的协同演化算法框架 | 第25-29页 |
| 2.3.1 混合变异策略集 | 第25-27页 |
| 2.3.2 混合交叉策略集 | 第27-28页 |
| 2.3.3 混合策略的更新规则 | 第28页 |
| 2.3.4 基于混合策略的协同演化算法框架 | 第28-29页 |
| 2.4 基于混合策略的协同演化算法 | 第29-32页 |
| 2.4.1 基于混合变异策略的协同演化算法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 基于混合交叉策略的协同演化算法 | 第30页 |
| 2.4.3 基于混合交叉或变异策略的协同演化算法 | 第30-31页 |
| 2.4.4 基于先混合交叉再混合变异策略的协同演化算法 | 第31-32页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第32-43页 |
| 2.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于分解的多目标混合策略协同演化算法 | 第44-57页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 基于分解的多目标进化算法框架 | 第45-46页 |
| 3.3 基于分解的多目标混合策略协同演化算法 | 第46-49页 |
| 3.3.1 均匀设计的权向量 | 第46-47页 |
| 3.3.2 混合交叉策略 | 第47页 |
| 3.3.3 局部搜索策略 | 第47-48页 |
| 3.3.4 带局部搜索的基于分解的多目标混合策略协同演化算法 | 第48-49页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第49-56页 |
| 3.4.1 测试问题和评价指标 | 第49-50页 |
| 3.4.2 2目标问题上的性能测试 | 第50-51页 |
| 3.4.3 3目标(以上)问题上的性能测试 | 第51-52页 |
| 3.4.4 复杂问题上的性能测试 | 第52-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于混合策略的演化模糊聚类算法 | 第57-76页 |
| 4.1 引言 | 第57-60页 |
| 4.2 模糊聚类过程分析 | 第60-62页 |
| 4.3 加速的模糊聚类算法 | 第62-63页 |
| 4.4 加速的演化模糊聚类算法 | 第63-66页 |
| 4.4.1 加速的差分演化模糊聚类算法 | 第63页 |
| 4.4.2 适应性模糊聚类的有效性函数指标 | 第63-65页 |
| 4.4.3 加速的混合策略的进化规划模糊聚类算法 | 第65-66页 |
| 4.5 算法时间复杂度分析 | 第66页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第66-75页 |
| 4.6.1 经典的FCM与AFCM的比较 | 第67-70页 |
| 4.6.2 AFCM与其他改进的高效FCM算法的比较 | 第70-71页 |
| 4.6.3 AFCM应用于基于DE的模糊聚类的效果 | 第71-72页 |
| 4.6.4 AFCM应用于混合策略进化规划模糊聚类算法的效果 | 第72-75页 |
| 4.7 本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 基于Bayesian学习的适应性优化协商模型 | 第76-90页 |
| 5.1 引言 | 第76-77页 |
| 5.2 基于时间依赖的双边多议题的协商框架 | 第77-78页 |
| 5.3 基于Bayesian学习的适应性优化协商模型 | 第78-80页 |
| 5.4 估计对手效用 | 第80-84页 |
| 5.4.1 基本定义 | 第80页 |
| 5.4.2 对手保留报价和协商期限的估计 | 第80-82页 |
| 5.4.3 对手保留点的局部优化 | 第82-83页 |
| 5.4.4 对手议题权重的估计 | 第83-84页 |
| 5.5 基于混合策略进化规划的最优协商策略 | 第84-86页 |
| 5.5.1 求解最优报价的约束优化的混合策略进化规划 | 第84-85页 |
| 5.5.2 产生最优让步策略 | 第85-86页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第86-89页 |
| 5.7 本章小结 | 第89-90页 |
| 第6章 基于混合变异策略和自组织优化的协同演化算法 | 第90-106页 |
| 6.1 引言 | 第90-91页 |
| 6.2 问题描述 | 第91-92页 |
| 6.3 适合于离散空间求解WDP的混合变异策略集 | 第92页 |
| 6.4 混合策略优于纯策略的理论分析 | 第92-95页 |
| 6.5 自组织优化 | 第95-98页 |
| 6.6 基于混合变异策略和自组织优化的协同演化算法 | 第98-100页 |
| 6.6.1 启发式修复算子 | 第98页 |
| 6.6.2 基于混合变异策略和自组织优化的演化算法 | 第98-100页 |
| 6.7 实验结果与分析 | 第100-105页 |
| 6.8 本章小结 | 第105-106页 |
| 结论 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 个人简历 | 第123页 |
