| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| ·进化多目标优化简介 | 第13-16页 |
| ·多目标优化的相关定义 | 第14-15页 |
| ·进化多目标优化算法简介 | 第15-16页 |
| ·进化多目标优化算法的研究现状 | 第16-19页 |
| ·典型的多目标进化算法 | 第16-18页 |
| ·多目标进化算法面临的问题 | 第18-19页 |
| ·多目标背包问题 | 第19-22页 |
| ·背包问题概述 | 第19-21页 |
| ·多目标背包问题 | 第21页 |
| ·修复策略 | 第21-22页 |
| ·本论文主要研究内容及创新之处 | 第22-23页 |
| ·本论文的组织安排 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第2章 多目标0/1 背包问题中的修复策略研究 | 第25-45页 |
| ·MOKP 中常用的修复策略 | 第25-27页 |
| ·最大化利率修复策略（MAX） | 第26页 |
| ·随机加权修复策略（RAND） | 第26-27页 |
| ·新的加权修复策略 | 第27-30页 |
| ·基于背包容量的加权策略（SUM1） | 第27-28页 |
| ·基于个体约束违反程度的加权策略（SUM2） | 第28-30页 |
| ·算法描述与分析 | 第30-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-43页 |
| ·测试用例与性能指标 | 第32-33页 |
| ·实验结果与讨论 | 第33-37页 |
| ·高维多目标背包问题的实验结果 | 第37-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第3章 高维多目标进化算法中的密度评估策略研究 | 第45-75页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·高维多目标问题的研究现状 | 第46-47页 |
| ·现有的密度评估策略及存在的问题 | 第47-48页 |
| ·新的密度评估策略 | 第48-51页 |
| ·基于混合 Minkowski 距离变种的密度评估策略 | 第48-50页 |
| ·基于各目标差值加权距离的密度评估策略 | 第50-51页 |
| ·算法描述与分析 | 第51-53页 |
| ·算法描述 | 第51-52页 |
| ·复杂度分析 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-61页 |
| ·测试用例与性能指标 | 第53页 |
| ·实验结果与讨论 | 第53-61页 |
| ·有关密度评估策略的进一步讨论 | 第61-74页 |
| ·与采用完全随机距离的密度评估策略的比较 | 第61-64页 |
| ·混合密度评估策略 | 第64-66页 |
| ·结合修复策略的改进 | 第66-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 高维多目标进化算法的遗传选择策略研究 | 第75-105页 |
| ·多目标进化算法中的遗传选择机制 | 第75-77页 |
| ·SPEA2 算法中的遗传选择机制 | 第75-77页 |
| ·遗传选择机制中存在的不足 | 第77页 |
| ·新的遗传选择机制 | 第77-84页 |
| ·子目标数目选择 | 第77-80页 |
| ·子目标值加权和选择 | 第80-83页 |
| ·与现有方法的区别 | 第83-84页 |
| ·算法描述与分析 | 第84-85页 |
| ·算法描述 | 第84-85页 |
| ·复杂度分析 | 第85页 |
| ·实验结果与分析 | 第85-96页 |
| ·测试用例与性能指标 | 第85页 |
| ·实验结果与讨论 | 第85-96页 |
| ·结合修复策略的改进 | 第96-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第5章 总结与展望 | 第105-109页 |
| 参考文献 | 第109-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 读博期间发表的学术论文与参加的科研项目 | 第116-117页 |