基于EDA和人工免疫系统的混合多目标优化算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·多目标优化问题的产生背景 | 第8页 |
| ·进化多目标优化方法及其研究现状 | 第8-10页 |
| ·分布式估计算法和混合多目标优化算法背景 | 第10-11页 |
| ·人工免疫系统和免疫多目标优化算法 | 第11-12页 |
| ·本文的创新动机和主要工作 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 进化多目标优化算法 | 第14-26页 |
| ·多目标优化问题的数学描述 | 第14-15页 |
| ·免疫多目标优化算法 | 第15-20页 |
| ·免疫克隆选择算法 | 第15-18页 |
| ·非支配邻域免疫算法NNIA | 第18-20页 |
| ·基于EDA的进化多目标优化算法 | 第20-25页 |
| ·EDA用于求解多目标优化问题的特点 | 第20页 |
| ·基于EDA的进化多目标优化算法RMMEDA | 第20-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于免疫算法和EDA的混合多目标优化算法 | 第26-44页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·算法的基本思想 | 第26-27页 |
| ·算法的描述 | 第27-28页 |
| ·算法分析 | 第28-29页 |
| ·仿真实验 | 第29-42页 |
| ·标准测试函数 | 第29-31页 |
| ·性能评价指标 | 第31页 |
| ·实验参数设置 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于多种群协同进化的免疫多目标优化算法 | 第44-62页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·协同进化概述 | 第45-47页 |
| ·协同进化论 | 第45-46页 |
| ·协同进化算法 | 第46-47页 |
| ·基于分解的种群划分策略 | 第47-48页 |
| ·算法的基本思想 | 第48-49页 |
| ·算法的描述 | 第49-51页 |
| ·算法分析 | 第51-52页 |
| ·仿真实验 | 第52-59页 |
| ·实验参数设置 | 第52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-59页 |
| ·本章小结 | 第59-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文工作总结 | 第62-63页 |
| ·进一步工作展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 研究成果 | 第72页 |
