多目标粒子群优化方法的实验分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 符号注释表 | 第11-12页 |
| 第1章 引言 | 第12-15页 |
| ·研究背景与现状 | 第12-13页 |
| ·研究目的与意义 | 第13-14页 |
| ·研究方法 | 第14页 |
| ·本文的工作 | 第14-15页 |
| 第2章 优化问题 | 第15-17页 |
| ·基本要素 | 第15页 |
| ·分类 | 第15-16页 |
| ·优化算法 | 第16-17页 |
| 第3章 多目标问题 | 第17-24页 |
| ·定义 | 第17页 |
| ·相关概念 | 第17-18页 |
| ·支配 | 第17-18页 |
| ·不相关 | 第18页 |
| ·Pareto最优解 | 第18页 |
| ·Pareto最优集 | 第18页 |
| ·Pareto最优前端 | 第18页 |
| ·任务与目标 | 第18页 |
| ·多目标演化算法 | 第18-24页 |
| ·第一代进化多目标优化算法 | 第19-21页 |
| ·第二代进化多目标优化算法 | 第21-24页 |
| 第4章 NSGA-Ⅱ | 第24-31页 |
| ·快速非支配排序 | 第24-25页 |
| ·拥挤距离 | 第25-26页 |
| ·拥挤度比较算子 | 第26页 |
| ·精英策略 | 第26页 |
| ·遗传操作 | 第26-27页 |
| ·选择 | 第26页 |
| ·交叉 | 第26-27页 |
| ·变异 | 第27页 |
| ·越界处理 | 第27-28页 |
| ·基本思想和流程 | 第28-30页 |
| ·优缺点 | 第30-31页 |
| 第5章 基本粒子群优化算法 | 第31-36页 |
| ·算法的起源 | 第31页 |
| ·算法模型 | 第31页 |
| ·速度因素 | 第31-32页 |
| ·粒子运动 | 第32-33页 |
| ·算法流程 | 第33-34页 |
| ·基本变体 | 第34页 |
| ·改进策略 | 第34页 |
| ·应用 | 第34-35页 |
| ·多目标粒子群优化 | 第35-36页 |
| 第6章 改进的多目标粒子群优化方法 | 第36-43页 |
| ·算法步骤 | 第36-37页 |
| ·主要算子设计 | 第37-43页 |
| ·速度与位置的更新 | 第37-38页 |
| ·边界约束处理 | 第38-39页 |
| ·变异算子 | 第39-40页 |
| ·非支配集 | 第40页 |
| ·个体最优位置 | 第40-41页 |
| ·外部集 | 第41页 |
| ·全局最优位置 | 第41-43页 |
| 第7章 实验比较 | 第43-65页 |
| ·实验环境 | 第43页 |
| ·评价方法 | 第43-45页 |
| ·收敛性 | 第43-44页 |
| ·分布性 | 第44-45页 |
| ·算法运行时间 | 第45页 |
| ·参数设置 | 第45页 |
| ·实验分析与比较 | 第45-63页 |
| ·ZDT问题 | 第46-57页 |
| ·DTLZ问题 | 第57-63页 |
| ·结论 | 第63-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71-90页 |
