基于聚类技术的多目标细胞遗传算法
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·细胞遗传算法的研究现状 | 第12-17页 |
| ·基本的细胞遗传算法 | 第13-14页 |
| ·标准细胞遗传算法流程 | 第14-15页 |
| ·细胞遗传算法的拓扑结构 | 第15-17页 |
| ·多目标进化计算的研究进展 | 第17-23页 |
| ·多目标进化计算的研究 | 第17-19页 |
| ·多目标进化算法的分类 | 第19-23页 |
| ·论文的组织与安排 | 第23-25页 |
| 2 多目标细胞遗传算法的基本理论 | 第25-30页 |
| ·多目标问题的数学描述 | 第25-26页 |
| ·多目标细胞遗传算法的流程 | 第26-28页 |
| ·多目标细胞遗传算法的讨论 | 第28-30页 |
| 3 基于聚类技术的多目标细胞遗传算法 | 第30-40页 |
| ·聚类算法的概述 | 第30-32页 |
| ·层次聚类 | 第31页 |
| ·分割聚类算法 | 第31-32页 |
| ·聚类 K-means 算法 | 第32-34页 |
| ·K-means 的算法流程 | 第32-33页 |
| ·K-means 算法的优点 | 第33-34页 |
| ·基于 K-means 聚类的多目标细胞遗传算法 | 第34-38页 |
| ·算法思想与设计 | 第34-35页 |
| ·局部提高策略 | 第35-36页 |
| ·KMMOCell 的算法流程 | 第36-38页 |
| ·算法的参数设置 | 第38-40页 |
| 4 数值实验与分析 | 第40-51页 |
| ·性能评价指标 | 第40页 |
| ·测试集函数 | 第40-42页 |
| ·K-means 簇数目的实验分析 | 第42-46页 |
| ·K-means 簇数目对算法的影响 | 第42-43页 |
| ·不同代数的聚类与 Pareto 前沿 | 第43-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-51页 |
| 5 结论与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
