多目标进化算法对模糊系统解释性的研究应用
| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目标 | 第10-11页 |
| ·创新点 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12-13页 |
| 参考文献 | 第13-17页 |
| 第二章 模糊系统及其解释性 | 第17-32页 |
| ·模糊集及其隶属度函数 | 第17-19页 |
| ·模糊逻辑操作算子和模糊规则 | 第19-20页 |
| ·模糊推理机制 | 第20-21页 |
| ·精确化过程 | 第21-22页 |
| ·Takagi-Sugeno型模糊系统 | 第22页 |
| ·模糊系统解释性 | 第22-29页 |
| ·完全性与可区分性 | 第24-25页 |
| ·一致性 | 第25-27页 |
| ·紧凑性 | 第27页 |
| ·效用性 | 第27-28页 |
| ·交叉性 | 第28页 |
| ·覆盖性 | 第28-29页 |
| ·结束语 | 第29页 |
| 参考文献 | 第29-32页 |
| 第三章 进化算法 | 第32-46页 |
| ·遗传算法 | 第32-39页 |
| ·二进制编码 | 第32-33页 |
| ·二进制遗传算法算子 | 第33-35页 |
| ·遗传算法的结构 | 第35-36页 |
| ·二进制遗传算法的局限性 | 第36页 |
| ·实值编码 | 第36-37页 |
| ·实值遗传算法交叉算子 | 第37-38页 |
| ·实值遗传算法变异算子 | 第38-39页 |
| ·进化策略 | 第39-40页 |
| ·进化规划 | 第40-41页 |
| ·遗传规划 | 第41-42页 |
| ·分层遗传算法 | 第42-43页 |
| ·结束语 | 第43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 第四章 多目标进化算法 | 第46-65页 |
| ·多目标优化问题 | 第46-48页 |
| ·多目标优化问题定义 | 第46-47页 |
| ·佩瑞多最优解定义 | 第47页 |
| ·统治的概念 | 第47-48页 |
| ·多目标进化算法概况 | 第48-55页 |
| ·历史发展 | 第48-50页 |
| ·多目标进化算法分类 | 第50页 |
| ·第一代多目标进化算法 | 第50-53页 |
| ·聚集方法 | 第50-51页 |
| ·向量评估遗传算法 | 第51页 |
| ·多目标遗传算法 | 第51-52页 |
| ·非受控排序遗传算法 | 第52页 |
| ·佩瑞多小生境遗传算法 | 第52-53页 |
| ·第二代多目标进化算法 | 第53-54页 |
| ·增强型佩瑞多进化算法 | 第53页 |
| ·第二代非受控排序遗传算法 | 第53页 |
| ·佩瑞多存储进化策略 | 第53-54页 |
| ·佩瑞多包装选择算法 | 第54页 |
| ·多目标混合遗传算法 | 第54页 |
| ·多目标进化算法发展趋势 | 第54-55页 |
| ·第二代非受控排序遗传算法 | 第55-57页 |
| ·非受控排序算子 | 第55-56页 |
| ·拥挤选择算子 | 第56页 |
| ·NSGA-Ⅱ的优缺点 | 第56-57页 |
| ·结束语 | 第57页 |
| 参考文献 | 第57-65页 |
| 第五章 基于智能体的多目标进化算法 | 第65-82页 |
| ·相关工作 | 第65-66页 |
| ·智能体算法框架 | 第66-68页 |
| ·智能体内部行为策略 | 第68-77页 |
| ·模糊集生成策略 | 第68-70页 |
| ·基于解释性的调节策略 | 第70-73页 |
| ·规则库生成策略 | 第73-77页 |
| ·智能体交互机制 | 第77页 |
| ·智能体算法流程图 | 第77页 |
| ·结束语 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 第六章 仿真实验结果 | 第82-118页 |
| ·2阶非线性工厂模型 | 第82-91页 |
| ·Lorenz系统 | 第91-99页 |
| ·Mackey-Glass时间序列 | 第99-106页 |
| ·Iris数据集 | 第106-110页 |
| ·Wine数据集 | 第110-115页 |
| ·结束语 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-118页 |
| 第七章 结论和展望 | 第118-121页 |
| 参考文献 | 第120-121页 |
| 硕士期间发表论文 | 第121页 |
