| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 多目标优化算法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 高维多目标优化算法研究 | 第15-17页 |
| 1.3.3 处理高维多目标优化问题的研究进展 | 第17-18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 多目标进化算法的研究 | 第20-30页 |
| 2.1 多目标进化算法相关介绍 | 第20-24页 |
| 2.1.1 多目标进化算法的定义及相关概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 多目标进化算法的模型 | 第21-24页 |
| 2.2 多目标进化算法的性能指标 | 第24-27页 |
| 2.2.1 关于多样性的性能指标 | 第25-26页 |
| 2.2.2 关于收敛性的性能指标 | 第26页 |
| 2.2.3 综合性能指标 | 第26-27页 |
| 2.3 经典多目标进化算法 | 第27-29页 |
| 2.3.1 第二代非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ | 第27-29页 |
| 2.3.2第二代强化Pareto进化算法SPEA2 | 第29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于参考点的模糊支配高维多目标进化算法 | 第30-44页 |
| 3.1 帕雷托支配的不足 | 第30-31页 |
| 3.2 NSGA-Ⅲ算法简介 | 第31-33页 |
| 3.2.1 非支配等级的分类 | 第31-32页 |
| 3.2.2 超平面上参考点的确定 | 第32-33页 |
| 3.2.3 种群成员的自适应标准化 | 第33页 |
| 3.3 模糊支配规则 | 第33-36页 |
| 3.3.1 模糊支配的定义 | 第33-34页 |
| 3.3.2 高维多目标优化中的模糊逻辑系统 | 第34-36页 |
| 3.4 基于模糊支配的第三代非支配排序遗传算法流程 | 第36-39页 |
| 3.4.1 模糊适应度分配规则 | 第36-38页 |
| 3.4.2 算法框架结构 | 第38-39页 |
| 3.5 实验设计和分析 | 第39-42页 |
| 3.5.1 测试问题函数的选择 | 第39-40页 |
| 3.5.2 实验参数设置 | 第40-41页 |
| 3.5.3 DTLZ测试函数结果及分析 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于分解的模糊支配高维多目标进化算法 | 第44-55页 |
| 4.1 基于分解的多目标优化方法概述 | 第44-45页 |
| 4.2 MOEA/D算法简介 | 第45-48页 |
| 4.2.1 MOEA/D算法的特征 | 第45-46页 |
| 4.2.2 分解策略的采用 | 第46-47页 |
| 4.2.3 算法具体流程 | 第47-48页 |
| 4.3 模糊支配在基于分解的进化算法中的应用 | 第48-50页 |
| 4.3.1 MOEA/D-FPD算法框架 | 第48-49页 |
| 4.3.2 选择、重组和突变算子 | 第49-50页 |
| 4.3.3 模糊支配等级的计算 | 第50页 |
| 4.4 仿真实验设计及分析 | 第50-53页 |
| 4.4.1 算法及测试问题函数的参数设置 | 第51-52页 |
| 4.4.2 实验结果对比分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第63页 |