| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 本文选题背景及研究意义 | 第10页 |
| 1.2 多目标优化问题 | 第10-13页 |
| 1.3 进化算法 | 第13-15页 |
| 1.3.1 进化算法概述 | 第13-14页 |
| 1.3.2 进化算法的基本流程 | 第14-15页 |
| 1.4 多目标进化算法 | 第15-16页 |
| 1.5 多目标进化算法的发展和研究现状 | 第16-19页 |
| 1.6 本文工作及组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 基于分解的多目标进化算法 | 第20-27页 |
| 2.1 基于分解的多目标进化算法概述 | 第20-21页 |
| 2.2 权重向量的获取方法 | 第21-22页 |
| 2.3 聚合函数方法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 线性加权和方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 切比雪夫方法 | 第23页 |
| 2.3.3 基于惩罚的边界交叉方法 | 第23-25页 |
| 2.4 基于分解的多目标进化算法框架 | 第25-27页 |
| 第3章 引入自适应局部搜索策略的分解多目标进化算法 | 第27-33页 |
| 3.1 多样化群体初始化方法 | 第27-29页 |
| 3.2 自适应操作选择策略 | 第29页 |
| 3.3 自适应局部搜索策略 | 第29-30页 |
| 3.4 引入自适应局部搜索策略的分解多目标进化算法 | 第30-32页 |
| 3.5 算法的时间复杂度分析 | 第32-33页 |
| 第4章 实验结果及分析 | 第33-45页 |
| 4.1 实验参数设置 | 第33页 |
| 4.2 实验结果对比 | 第33-40页 |
| 4.3 算法性能的指标评价 | 第40-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第45页 |
| 5.2 下一步的研究方向 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间科研成果 | 第51页 |