| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 协同进化理论及算法 | 第14-21页 |
| 2.1 协同进化理论 | 第14-15页 |
| 2.2 协同进化的动力学关系 | 第15-16页 |
| 2.3 协同进化算法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 协同进化算法模型 | 第16-18页 |
| 2.3.2 协同进化算法的发展 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于分组排序的合作协同进化算法及应用 | 第21-34页 |
| 3.1 合作协同进化算法 | 第21-22页 |
| 3.2 基于分组排序的合作协同进化算法 | 第22-26页 |
| 3.2.1 分组排序评估策略 | 第22-23页 |
| 3.2.2 选择代表个体组合 | 第23页 |
| 3.2.3 算法步骤 | 第23页 |
| 3.2.4 实验验证 | 第23-26页 |
| 3.3 基于PRCCEA算法的复杂PID控制器的优化问题 | 第26-33页 |
| 3.3.1 复杂PID控制系统参数整定优化问题 | 第27-28页 |
| 3.3.2 基于PRCCEA算法的复杂PID优化算法 | 第28-30页 |
| 3.3.3 仿真实验 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 多种群合作型协同多目标优化算法 | 第34-52页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 多目标优化问题概念 | 第34-36页 |
| 4.3 多目标优化算法关键策略 | 第36-41页 |
| 4.3.1 适应度评价策略 | 第36-37页 |
| 4.3.2 多样性保护策略 | 第37-38页 |
| 4.3.3 精英保留机制 | 第38页 |
| 4.3.4 多目标优化算法NSGA-II | 第38-40页 |
| 4.3.5 多目标优化算法的评价指标 | 第40-41页 |
| 4.4 多种群协同进化策略 | 第41-43页 |
| 4.4.1 多种群协作方式 | 第41-42页 |
| 4.4.2 设置精英外部档案 | 第42-43页 |
| 4.5 MPCCMO算法步骤及流程 | 第43-45页 |
| 4.6 实验测试 | 第45-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 MPCCMO算法在机器人路径规划中的应用 | 第52-59页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 问题描述和建模 | 第52-54页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第52-53页 |
| 5.2.2 建模 | 第53-54页 |
| 5.3 MPCCMO算法进行机器人多目标路径规划 | 第54-56页 |
| 5.3.1 个体编码与群体的初始化 | 第54-55页 |
| 5.3.2 修复和平滑算子 | 第55页 |
| 5.3.3 算法步骤 | 第55-56页 |
| 5.4 仿真实验 | 第56-58页 |
| 5.4.1 实验环境及配置 | 第56页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第56-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的专利及论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |