| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·演化计算的概念 | 第3页 |
| ·演化计算的发展 | 第3-4页 |
| ·演化计算的分支 | 第4-6页 |
| ·演化计算的基本特征 | 第6-8页 |
| ·演化计算的应用领域 | 第8-9页 |
| ·演化算法设计的基本步骤 | 第9-10页 |
| ·论文的主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 典型的多目标演化优化算法 | 第11-18页 |
| ·多目标优化问题的定义 | 第11页 |
| ·多目标演化优化算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·经典的多目标演化算法 | 第12-17页 |
| ·本章小节 | 第17-18页 |
| 第三章 改进的多目标演化算法 | 第18-30页 |
| ·NSGAⅡ(Fast and Elitist Mu1ti 一 objective Genetic A1gorithm) | 第18-21页 |
| ·SPEA2(Improving the Strength Pareto Evo1utionary A1gorithm) | 第21-22页 |
| ·GGGA(Geometry GT Genetic Algorithm) | 第22-24页 |
| ·多目标粒子动力学演化算法(MOPEA) | 第24-29页 |
| ·本章小节 | 第29-30页 |
| 第四章 多目标梯度演化算法 | 第30-38页 |
| ·梯度 | 第30-31页 |
| ·MOGEA 的几个基本概念 | 第31-32页 |
| ·MOGEA 的算法步骤 | 第32页 |
| ·数据实验分析 | 第32-37页 |
| ·本章小节 | 第37-38页 |
| 第五章 多目标梯度演化算法的收敛性及其性能分析 | 第38-44页 |
| ·MOGEA 的收敛性分析 | 第38-41页 |
| ·MOGEA 的性能分析 | 第41-42页 |
| ·本章小节 | 第42-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·总结 | 第44-45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 个人简历 | 第50页 |
