| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 多目标优化问题的基本概念 | 第14-15页 |
| 1.2.1 多目标优化问题的定义 | 第14页 |
| 1.2.2 Pareto支配相关概念 | 第14-15页 |
| 1.3 多目标进化算法的发展和研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 多目标进化算法的发展 | 第15-16页 |
| 1.3.2 多目标进化算法的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 进化算法相关理论基础 | 第20-30页 |
| 2.1 进化算法解决多目标优化问题的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2 进化算法的主要设计目标 | 第21-22页 |
| 2.3 进化算法解决多目标优化问题的标准测试函数 | 第22-27页 |
| 2.4 进化算法的性能评价指标 | 第27-29页 |
| 2.4.1 收敛性评价指标 | 第27-28页 |
| 2.4.2 收敛性和分布性综合评价指标 | 第28页 |
| 2.4.3 分布性评价指标 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于优异个体进化策略的多目标差分进化算法 | 第30-50页 |
| 3.1 引言 | 第30-32页 |
| 3.2 差分进化的基本原理 | 第32-35页 |
| 3.3 分布度维持策略 | 第35-36页 |
| 3.4 算法主体描述 | 第36-40页 |
| 3.4.1 种群初始化 | 第36-37页 |
| 3.4.2 优异个体的进化策略 | 第37-38页 |
| 3.4.3 自适应选择变异算子 | 第38-39页 |
| 3.4.4 算法主体实现 | 第39-40页 |
| 3.5 算法复杂度分析 | 第40页 |
| 3.6 实验分析 | 第40-48页 |
| 3.6.1 评价指标 | 第41页 |
| 3.6.2 参数设置 | 第41页 |
| 3.6.3 ZDTs系列函数实验结果讨论 | 第41-45页 |
| 3.6.4 UFs系列函数实验结果讨论 | 第45-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 一种基于非支配排序和维度双向搜索的多目标进化算法 | 第50-69页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 维度双向搜索算法 | 第50-52页 |
| 4.3 差分算法与局部双向搜索算法比较 | 第52-53页 |
| 4.4 一种基于全局的分布度维持策略 | 第53-56页 |
| 4.5 算法的主体描述 | 第56-59页 |
| 4.6 实验结果分析讨论 | 第59-67页 |
| 4.6.1 选取的测试函数 | 第59页 |
| 4.6.2 选取的性能评价指标 | 第59-60页 |
| 4.6.3 实验结果讨论 | 第60-67页 |
| 4.7 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69页 |
| 5.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |