弹性与分散体系架构的可靠性模型与优化算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和价值 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 弹性与分散体系架构 | 第15-17页 |
| 1.2.2 可靠性 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 弹性与分散体系架构可靠性及研究基础 | 第20-34页 |
| 2.1 弹性与分散体系架构 | 第20-22页 |
| 2.1.1 弹性的定义 | 第20页 |
| 2.1.2 分散概述 | 第20-21页 |
| 2.1.3 弹性与分散体系架构的特性 | 第21-22页 |
| 2.2 弹性与分散体系架构的可靠性 | 第22-24页 |
| 2.2.1 可靠性概念 | 第22页 |
| 2.2.2 可靠性度量参数 | 第22-23页 |
| 2.2.3 可靠性优化模型 | 第23-24页 |
| 2.2.4 现有可靠性研究局限性分析 | 第24页 |
| 2.3 智能算法简介 | 第24-29页 |
| 2.4 多目标进化算法概述 | 第29-33页 |
| 2.4.1 多目标优化概论 | 第29-31页 |
| 2.4.2 多目标进化算法简介 | 第31-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-34页 |
| 第三章 单目标可靠性优化模型及其算法 | 第34-46页 |
| 3.1 单目标可靠性优化模型 | 第34-36页 |
| 3.1.1 模型参量 | 第34-35页 |
| 3.1.2 优化目标 | 第35页 |
| 3.1.3 约束条件 | 第35-36页 |
| 3.2 混合遗传蚁群算法MGACA | 第36-41页 |
| 3.2.1 MGACA算法原理 | 第36-37页 |
| 3.2.2 MGACA算法的关键要素 | 第37-39页 |
| 3.2.3 MGACA算法流程 | 第39-41页 |
| 3.3 算法仿真及结果分析 | 第41-46页 |
| 3.3.1 仿真环境设置 | 第41-42页 |
| 3.3.2 与其它算法的性能对比 | 第42-45页 |
| 3.3.3 算法自身参数变化及性能分析 | 第45-46页 |
| 第四章 双目标可靠性优化模型及其算法 | 第46-62页 |
| 4.1 双目标优化模型 | 第46-48页 |
| 4.1.1 模型参量 | 第46-47页 |
| 4.1.2 优化目标 | 第47页 |
| 4.1.3 约束条件 | 第47-48页 |
| 4.2 双目标可靠性优化算法BOROA | 第48-56页 |
| 4.2.1 BOROA算法原理 | 第48-49页 |
| 4.2.2 BOROA算法的关键要素 | 第49-54页 |
| 4.2.3 BOROA算法流程 | 第54-56页 |
| 4.3 算法仿真及结果分析 | 第56-62页 |
| 4.3.1 仿真环境设置 | 第56-57页 |
| 4.3.2 与其它算法的性能对比 | 第57-59页 |
| 4.3.3 算法自身参数变化及性能分析 | 第59-62页 |
| 第五章 结束语 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 待开展的研究 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |
