多目标进化算法的改进及其应用研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-19页 |
1.1 选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
1.2 经典的多目标优化算法 | 第10-12页 |
1.2.1 加权法 | 第10-11页 |
1.2.2 约束法 | 第11页 |
1.2.3 目标规划法 | 第11-12页 |
1.3 多目标进化算法的研究现状 | 第12-16页 |
1.4 其他多目标进化算法 | 第16-17页 |
1.5 本文的主要研究工作 | 第17-19页 |
第2章 多目标进化算法的理论基础 | 第19-29页 |
2.1 多目标优化问题的数学模型 | 第19-20页 |
2.2 进化算法的理论基础 | 第20-26页 |
2.2.1 进化算法的基本要素 | 第20-24页 |
2.2.2 进化算法的基本框架 | 第24-25页 |
2.2.3 进化算法的分类 | 第25-26页 |
2.2.4 进化算法的特点 | 第26页 |
2.3 多目标进化算法的设计目标与难点 | 第26-29页 |
2.3.1 算法的设计目标 | 第26-27页 |
2.3.2 算法的设计难点 | 第27-29页 |
第3章 改进算法的设计 | 第29-34页 |
3.1 初始种群的生成 | 第29页 |
3.2 归一化的个体比较 | 第29-31页 |
3.3 退化子代的修正 | 第31页 |
3.4 进化算子的设计 | 第31-32页 |
3.4.1 交叉算子 | 第31-32页 |
3.4.2 变异算子 | 第32页 |
3.4.3 选择算子 | 第32页 |
3.5 算法流程 | 第32-34页 |
第4章 算法的数值分析 | 第34-48页 |
4.1 单目标函数的数值分析 | 第34-36页 |
4.2 测试结果分析 | 第36-39页 |
4.3 多目标函数的数值分析 | 第39-48页 |
4.3.1 多目标问题的性能度量指标 | 第39-41页 |
4.3.2 约束多目标优化 | 第41-46页 |
4.3.3 偏约束多目标优化 | 第46-48页 |
第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
参考文献 | 第50-54页 |
附录 攻读硕士学位期间科研成果 | 第54-55页 |
致谢 | 第55页 |