解决多目标优化问题的粒子群算法研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章 绪论	第9-12页
·多目标优化概述	第9页
·进化算法及多目标进化算法	第9-10页
·粒子群算法及多目标粒子群算法	第10页
·本文的工作	第10-12页
第二章 粒子群优化算法及多目标进化算法综述	第12-23页
·群集智能	第12-13页
·群集智能的定义	第12页
·蚂蚁算法	第12-13页
·粒子群算法	第13页
·多目标优化的基本概念	第13-15页
·多目标优化的定义	第13-14页
·非支配解	第14-15页
·最优边界	第15页
·多目标进化算法的研究概况	第15-19页
·多目标粒子群算法	第19-23页
第三章 一种基于密度的多目标粒子群算法	第23-42页
·DMOPSO 算法的主要流程	第23-24页
·DMOPSO 算法的关键算子	第24-29页
·外部集合	第24-26页
·粒子跳出搜索空间的处理	第26-27页
·个体极值和全局极值的选取	第27-28页
·随进化时间变化的动态变异算子	第28-29页
·实验环境及评价方法	第29-30页
·测试函数及实验结果	第30-41页
·本章小结	第41-42页
第四章 解决高维多目标优化问题的粒子群算法	第42-55页
·高维多目标优化	第42-43页
·相关理论	第43-45页
·WMOPSO 算法的主要流程	第45-46页
·决策表的构造	第46页
·外部集构造方法	第46-48页
·实验比较	第48-53页
·本章小结	第53-55页
总结与展望	第55-56页
参考文献	第56-61页
致谢	第61-62页
附录 A (攻读硕士学位期间已公开发表的论文)	第62页