| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| ·多目标优化问题的相关概念 | 第10-11页 |
| ·多目标演化算法 | 第11-15页 |
| ·多目标演化算法的研究内容 | 第12页 |
| ·多目标演化算法的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 基于自适应评价策略的多目标演化算法的收敛性分析 | 第17-37页 |
| ·Pareto前沿的近似 | 第19-24页 |
| ·B-Pareto前沿的定义 | 第20-23页 |
| ·与具有最优μ-分布(Optimal μ-distribution)的近似Pareto前沿的比较 | 第23-24页 |
| ·基于自适应个体评价策略的多目标演化算法的收敛定理 | 第24-33页 |
| ·MOEAs的收敛定义 | 第24-26页 |
| ·收敛性度量函数的构造 | 第26-28页 |
| ·多目标演化算法的收敛定理 | 第28-33页 |
| ·与其它具有有限种群的多目标演化算法的比较 | 第33-36页 |
| ·与SPEA2的比较 | 第33-34页 |
| ·与NSGAⅡ的比较 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于自适应评价策略的多目标演化算法时间复杂度估计 | 第37-61页 |
| ·对单目标演化算法的首达时间估计 | 第39-49页 |
| ·对单峰优化问题的期望首达时间估计 | 第42-43页 |
| ·对多峰测试问题的期望首达时间估计 | 第43-49页 |
| ·对多目标演化算法的时间复杂度估计 | 第49-60页 |
| ·自适应个体评价策略与基于占优的个体评价策略的比较 | 第50-54页 |
| ·(λ+1)MOEA的时间复杂度估计 | 第54-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于自适应评价策略的多目标演化算法设计 | 第61-73页 |
| ·算法设计 | 第61-64页 |
| ·个体评价策略的设计 | 第61-62页 |
| ·算法描述 | 第62-64页 |
| ·数值实验 | 第64-72页 |
| ·测试问题 | 第64-65页 |
| ·度量指标 | 第65-67页 |
| ·数值实验结果及分析 | 第67-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·全文总结 | 第73-74页 |
| ·进一步研究工作的展望 | 第74-75页 |
| 附录一 引理2.2.2的证明 | 第75-78页 |
| 附录二 引理2.2.4的证明 | 第78-79页 |
| 附录三 符号说明 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-91页 |
| 作者在攻读博士学位期间撰写的学术论文 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
