高维目标空间中的进化算法研究
| 论文的主要创新点 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-35页 |
| ·进化算法概述 | 第13-18页 |
| ·多目标进化优化 | 第18-25页 |
| ·多目标优化问题和基本概念 | 第18-20页 |
| ·多目标进化算法的发展 | 第20-24页 |
| ·多目标进化算法的基本框架 | 第24-25页 |
| ·高维目标空间中的进化算法 | 第25-32页 |
| ·问题的研究背景 | 第25-26页 |
| ·高维目标空间中进化算法的研究现状 | 第26-32页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第32-33页 |
| ·本论文的组织安排 | 第33-35页 |
| 第二章 多目标进化算法面临的困难 | 第35-54页 |
| ·优化目标数目与非支配解数目间的关联性 | 第35-36页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法在背包问题中的行为 | 第36-42页 |
| ·多目标0/1背包问题 | 第36-37页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法的框架 | 第37-38页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法的背包实验与分析 | 第38-42页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法在DTLZ问题中的行为 | 第42-48页 |
| ·DTLZ测试问题 | 第42-43页 |
| ·性能度量 | 第43-44页 |
| ·实验与分析 | 第44-48页 |
| ·修正拥挤距离的NSGA-Ⅱ算法 | 第48-49页 |
| ·R_(WAR)-NSGA-Ⅱ算法 | 第49-53页 |
| ·R_(WAR)-NSGA-Ⅱ算法的流程 | 第50页 |
| ·实验与分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 高维目标空间中比较关系的演变 | 第54-73页 |
| ·Pareto最优性 | 第54-55页 |
| ·favour关系 | 第55-62页 |
| ·favour关系的性质 | 第56-59页 |
| ·favour关系与加权和 | 第59-60页 |
| ·实验与分析 | 第60-62页 |
| ·favour关系的改进 | 第62-64页 |
| ·ε-preferred关系 | 第62-63页 |
| ·ε-preferred关系的实验 | 第63-64页 |
| ·实验分析 | 第64页 |
| ·支配区域的调整 | 第64-70页 |
| ·实验设计 | 第67-68页 |
| ·性能度量 | 第68-69页 |
| ·实验结果 | 第69-70页 |
| ·胜出分与平均序的一致性 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 高维目标空间中改进的NSGA-Ⅱ算法 | 第73-92页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法与拥挤距离赋值 | 第74-76页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法在DTLZ问题上的行为 | 第76-77页 |
| ·拥挤距离赋值的改进 | 第77-84页 |
| ·分向量支配的距离赋值 | 第78-79页 |
| ·δ-dominance的距离赋值 | 第79-81页 |
| ·子目标支配计数的赋值 | 第81-84页 |
| ·改进的NSGA-Ⅱ算法 | 第84-85页 |
| ·实验与分析 | 第85-90页 |
| ·性能度量 | 第85-86页 |
| ·测试问题 | 第86-87页 |
| ·实验参数 | 第87-88页 |
| ·实验结果 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第五章 高维目标空间中混合进化算法 | 第92-120页 |
| ·非支配排序 | 第94-96页 |
| ·基于序值重估的∑-支配关系 | 第96-102页 |
| ·最小序值R_(min)机制 | 第99-100页 |
| ·基于∑-支配关系的排序 | 第100-101页 |
| ·∑-支配关系时间复杂度 | 第101-102页 |
| ·一种混合进化算法 | 第102-106页 |
| ·实验与分析 | 第106-115页 |
| ·测试问题 | 第106-108页 |
| ·性能度量 | 第108页 |
| ·结果与分析 | 第108-115页 |
| ·算法收敛性分析 | 第115-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 第六章 总结与展望 | 第120-125页 |
| ·本文工作的总结 | 第120-123页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-134页 |
| 攻读博士学位期间科研成果 | 第134-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
