| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| Contents | 第10-12页 |
| 插图清单 | 第12-13页 |
| 附表清单 | 第13-14页 |
| 引言 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-19页 |
| ·多目标优化问题的产生背景及研究意义 | 第15页 |
| ·多目标进化算法的研究历史与现状 | 第15-16页 |
| ·论文的研究意义和论文的主要内容 | 第16-19页 |
| ·论文的研究意义 | 第16-17页 |
| ·论文的主要内容 | 第17-19页 |
| 2 多目标进化算法 | 第19-33页 |
| ·多目标优化问题的基本概念 | 第19-21页 |
| ·最优解集的构造 | 第21-27页 |
| ·Deb的非支配排序方法 | 第21-23页 |
| ·排除法构造非支配集 | 第23页 |
| ·庄家法则构造非支配集 | 第23-24页 |
| ·擂台赛法则构造Pareto最优解集 | 第24-25页 |
| ·递归方法构造Pareto最优解集 | 第25-26页 |
| ·快速排序方法构造Pareto最优解集 | 第26-27页 |
| ·解的分布性 | 第27-28页 |
| ·用小生境技术保持进化群体的分布性 | 第27页 |
| ·用信息熵保持进化群体的分布性 | 第27-28页 |
| ·用聚集密度方法保持进化群体的分布性 | 第28页 |
| ·用网格保持进化群体的分布性 | 第28页 |
| ·用聚类方法保持进化群体的分布性 | 第28页 |
| ·最优解集的评价标准 | 第28-33页 |
| 3 基于非线性选择的多目标进化算法 | 第33-43页 |
| ·线性选择方法的缺陷 | 第33页 |
| ·聚集密度 | 第33-34页 |
| ·基于聚集密度的自适应选择MOEA | 第34-35页 |
| ·数值实验与算法性能评测 | 第35-41页 |
| ·结束语 | 第41-43页 |
| 4 非线性选择多目标进化算法在动态车辆路径优化中的应用 | 第43-51页 |
| ·车辆路径优化问题的背景、特点及研究现状 | 第43-44页 |
| ·车辆路径优化问题的背景 | 第43页 |
| ·车辆路径优化问题的特点 | 第43-44页 |
| ·车辆路径优化问题的研究现状 | 第44页 |
| ·车辆路径优化问题的模型与常用算法 | 第44-49页 |
| ·车辆路径优化问题的模型 | 第44-46页 |
| ·车辆路径优化问题的常用算法 | 第46-49页 |
| ·车辆路径优化问题的非线性选择多目标进化测试 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第56页 |