| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 英文缩略词 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-29页 |
| 1.1 计算智能 | 第16-17页 |
| 1.2 演化计算 | 第17-20页 |
| 1.2.1 基本思想 | 第17页 |
| 1.2.2 分类 | 第17-20页 |
| 1.3 优化 | 第20-22页 |
| 1.3.1 单目标优化 | 第20-21页 |
| 1.3.2 多目标优化 | 第21-22页 |
| 1.4 多目标演化算法 | 第22-27页 |
| 1.4.1 研究现状 | 第22-25页 |
| 1.4.2 分类 | 第25-26页 |
| 1.4.3 应用 | 第26-27页 |
| 1.5 本文的研究内容 | 第27-28页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第28-29页 |
| 第二章 非支配排序 | 第29-34页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 基本思想 | 第29-32页 |
| 2.2.1 Pareto支配 | 第29-30页 |
| 2.2.2 非支配排序的思想 | 第30-32页 |
| 2.3 发展情况 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于支配度矩阵的新非支配排序方法 | 第34-54页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 向量集的支配度矩阵 | 第34-38页 |
| 3.3 新的非支配排序方法：DDA-NS | 第38-41页 |
| 3.3.1 DDA-NS算法描述 | 第38-40页 |
| 3.3.2 复杂度分析 | 第40-41页 |
| 3.4 实验分析与验证 | 第41-52页 |
| 3.4.1 随机种群上的实验 | 第42-48页 |
| 3.4.2 特殊种群上的实验 | 第48-50页 |
| 3.4.3 NSGA-II框架内的实验 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于支配度矩阵的改进型NSGA-III | 第54-76页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 NSGA-III算法简介 | 第55-56页 |
| 4.3 改进型NSGA-III：D-NSGA-III | 第56-64页 |
| 4.3.1 框架 | 第56-57页 |
| 4.3.2 参考点产生 | 第57-60页 |
| 4.3.3 l层非支配排序 | 第60页 |
| 4.3.4 支配指标排序 | 第60-62页 |
| 4.3.5 自适应正规化 | 第62-63页 |
| 4.3.6 与NSGA-III的不同 | 第63-64页 |
| 4.4 实验分析与验证 | 第64-75页 |
| 4.4.1 测试问题 | 第64页 |
| 4.4.2 性能指标 | 第64-65页 |
| 4.4.3 实验参数设定 | 第65-66页 |
| 4.4.4 D-NSGA-III与NSGA-III的比较 | 第66-72页 |
| 4.4.5 ? 对D-NSGA-III的影响 | 第72-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 基于特定问题的约束优化演化算法 | 第76-86页 |
| 5.1 引言 | 第76-77页 |
| 5.2 矩阵乘法问题 | 第77-80页 |
| 5.3 特定约束优化问题的求解 | 第80-82页 |
| 5.3.1 问题的转化 | 第80-81页 |
| 5.3.2 约束优化演化算法的设计 | 第81-82页 |
| 5.4 实验分析与验证 | 第82-85页 |
| 5.4.1 CW的实验 | 第82-84页 |
| 5.4.2 D-COEA_ω的实验 | 第84-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-100页 |
| 附录 | 第100-102页 |
| 附录1 CW算法求解4阶张量积问题的具体结果 | 第100页 |
| 附录2 D-COEA_ω求解4阶张量积问题的具体结果 | 第100-102页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第102-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 附件 | 第104页 |
