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用于高维目标的交互式偏好分解多目标优化算法

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 多目标优化问题第16-17页
        1.1.1 多目标优化问题描述第16页
        1.1.2 多目标优化问题研究背景及现状第16-17页
    1.2 偏好多目标优化问题第17-19页
    1.3 交互式偏好多目标优化问题第19-20页
    1.4 本文结构安排第20-22页
第二章 基于Maximin算子的分解多目标优化算法第22-40页
    2.1 引言第22-23页
    2.2 MOEA/D算法介绍第23-25页
        2.2.1 分解方法介绍第23-24页
        2.2.2 MOEA/D算法框架第24-25页
    2.3 基于Maximin算子的分解多目标优化算法第25-28页
        2.3.1 Maximin算子第26页
        2.3.2 选择机制第26-27页
        2.3.3 更新机制第27-28页
    2.4 实验结果与分析第28-39页
        2.4.1 测试函数及参数设置第28-30页
        2.4.2 评价指标第30-31页
        2.4.3 结果分析第31-39页
    2.5 本章总结第39-40页
第三章 基于多层交互的偏好分解多目标优化算法第40-56页
    3.1 引言第40页
    3.2 基于多层交互的偏好分解多目标优化算法第40-44页
        3.2.1 偏好机制第41-43页
        3.2.2 交互方法第43-44页
    3.3 实验结果与分析第44-53页
        3.3.1 参数设置第44页
        3.3.2 评价指标第44-45页
        3.3.3 结果分析第45-50页
        3.3.4 性能分析第50-53页
    3.4 本章总结第53-56页
第四章 基于可变范围的交互式偏好分解多目标优化算法第56-68页
    4.1 引言第56页
    4.2 基于可变范围的交互式偏好分解多目标优化算法第56-60页
        4.2.1 偏好范围选择第57-58页
        4.2.2 交互方法第58-60页
    4.3 实验结果与分析第60-66页
        4.3.1 参数设置第60-61页
        4.3.2 结果分析第61-66页
    4.4 本章总结第66-68页
第五章 总结与展望第68-70页
    5.1 本文总结第68-69页
    5.2 研究展望第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-78页
作者简介第78-79页

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