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改进的遗传算法求解多目标优化问题

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 引言第14-15页
    1.2 多目标优化问题研究的发展历史和研究现状第15页
    1.3 论文研究背景第15-16页
    1.4 本文主要工作和安排第16-18页
第二章 多目标优化算法第18-36页
    2.1 多目标优化问题的数学模型和有关定义第18-19页
    2.2 求解多目标优化问题的方法第19-32页
        2.2.1 传统的多目标优化方法第19-22页
        2.2.2 传统多目标优化方法的局限性第22页
        2.2.3 求解多目标优化问题的新方法第22-31页
        2.2.4 多目标优化的性能评价标准第31-32页
    2.3 多目标进化算法的最新成果第32-34页
    2.4 本章小结第34-36页
第三章 改进的快速非支配遗传算法第36-54页
    3.1 新的选择算子第36-43页
        3.1.1 基于余弦相似度的选择策略第37-40页
        3.1.2 基于欧氏距离的选择策略第40-41页
        3.1.3 基于K近邻的选择策略第41-42页
        3.1.4 新的选择算子第42-43页
    3.2 新的变异算子第43-46页
    3.3 改进的快速非支配排序遗传算法第46页
        3.3.1 杂交算子的选择第46页
        3.3.2 算法流程第46页
    3.4 数值实验第46-52页
        3.4.1 标准测试函数第46-47页
        3.4.2 实验结果第47-51页
        3.4.3 实验结果分析第51-52页
    3.5 本章小结第52-54页
第四章 改进的擂台赛算法构造非支配最优解集第54-64页
    4.1 Deb等人的工作第54页
    4.2 基于擂台赛的思想构造种群非支配最优解集第54-56页
        4.2.1 擂台赛法构造非支配最优解集第55-56页
        4.2.2 擂台赛法构造非支配最优解集存在的不足第56页
    4.3 改进的擂台赛算法第56-60页
        4.3.1 算法思想第56-59页
        4.3.2 算法正确性分析第59-60页
        4.3.3 算法时间复杂度分析第60页
    4.4 数值实验与分析第60-62页
    4.5 本章小结第62-64页
第五章 总结与展望第64-66页
    5.1 论文总结第64页
    5.2 多目标优化研究展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
作者简介第72页

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