| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| ·研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·演化多目标优化算法 | 第13-21页 |
| ·多目标优化问题 | 第13-15页 |
| ·演化多目标优化算法的发展现状 | 第15-21页 |
| ·论文主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·论文的组织结构 | 第22-25页 |
| 第2章 基于层次聚类模型的演化多目标优化算法 | 第25-64页 |
| ·层次聚类模型的基本思想 | 第25-31页 |
| ·个体的适应值 | 第26-27页 |
| ·个体间的相似度 | 第27-28页 |
| ·层次聚类模型 | 第28-31页 |
| ·基于层次聚类模型的演化多目标优化算法 | 第31-41页 |
| ·S-HCMEMO算法 | 第35-38页 |
| ·R-HCMEMO算法 | 第38-41页 |
| ·数值实验及分析 | 第41-63页 |
| ·性能度量 | 第41-47页 |
| ·标准测试函数 | 第47-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第3章 自适应多样性保持策略 | 第64-94页 |
| ·传统的多样性保持策略 | 第64-68页 |
| ·NSGAⅡ | 第65-66页 |
| ·SPEA | 第66-67页 |
| ·SPEA2 | 第67-68页 |
| ·自适应多样性保持策略 | 第68-82页 |
| ·分阶段多样性保持策略 | 第69-70页 |
| ·插值策略 | 第70-79页 |
| ·基于精度搜索的混合精英保持策略 | 第79-82页 |
| ·数值实验及分析 | 第82-92页 |
| ·结果分析 | 第83-91页 |
| ·统计分析 | 第91-92页 |
| ·总结分析 | 第92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第4章 HCMEMO算法在无线传感器网络节点布局中的应用 | 第94-112页 |
| ·无线传感器网络的布局算法 | 第94-97页 |
| ·无线传感器网络节点布局的多目标优化模型 | 第97-100页 |
| ·问题描述 | 第97-98页 |
| ·无线传感器节点布局模型 | 第98-100页 |
| ·无线传感器网络节点布局的多目标优化算法 | 第100-104页 |
| ·数值实验与分析 | 第104-111页 |
| ·实验参数设置 | 第104-105页 |
| ·实验结果分析 | 第105-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第5章 总结与展望 | 第112-115页 |
| ·主要工作总结 | 第112-113页 |
| ·研究展望 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-127页 |
| 攻读博士期间参与的科研项目以及发表的论文 | 第127-128页 |
| 参与的科研项目 | 第127页 |
| 发表的论文 | 第127-128页 |