| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图和附表清单 | 第11-12页 |
| 引言 | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| ·多目标进化算法的产生背景及研究意义 | 第13-14页 |
| ·多目标进化算法的研究历程及研究现状 | 第14-16页 |
| ·多目标进化算法的研究成果 | 第14页 |
| ·多目标进化算法的研究历程及现状 | 第14-16页 |
| ·本论文的研究意义和主要内容 | 第16-19页 |
| ·论文的研究意义 | 第16页 |
| ·论文的主要内容 | 第16-19页 |
| 2 多目标进化算法 | 第19-31页 |
| ·多目标优化问题的数学描述 | 第19页 |
| ·多目标优化的基本概念 | 第19-21页 |
| ·进化算法的基本概念和构成要素 | 第21-23页 |
| ·进化算法的基本思想及基本概念 | 第21页 |
| ·进化算法的构成要素 | 第21-23页 |
| ·多目标进化算法的基本框架 | 第23-24页 |
| ·多目标进化算法的关键研究问题 | 第24-28页 |
| ·最优解集的构造 | 第24-26页 |
| ·性能评价标准 | 第26-28页 |
| ·多目标进化问题有待进一步研究的课题 | 第28-31页 |
| 3 基于分布估计的多目标进化算法 | 第31-41页 |
| ·分布估计算法 | 第31-33页 |
| ·分布估计算法的思想 | 第31-32页 |
| ·基于不同概率模型的分布估计算法 | 第32-33页 |
| ·基于分布估计的多目标进化算法 | 第33-35页 |
| ·多目标分布估计算法的概率建模过程 | 第33-34页 |
| ·分布估计算法的随机采样过程 | 第34-35页 |
| ·自适应混合多目标分布估计进化算法 | 第35-37页 |
| ·差分算法(DE) | 第35页 |
| ·DE与MEDA的自适应调用机制 | 第35-36页 |
| ·自适应混合多目标分布估计进化算法 | 第36-37页 |
| ·数值实验与算法性能评测 | 第37-41页 |
| 4 分布估计多目标进化算法在车间优化调度问题中的应用 | 第41-47页 |
| ·车间调度问题的描述及分类 | 第41页 |
| ·Job Shop问题的多目标优化描述 | 第41-43页 |
| ·Job-Shop问题仿真实例 | 第43-47页 |
| 5 总结 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 作者简介及读研期间发表的论文 | 第55页 |