基于多目标粒子群算法的软件工程监理优化
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和课题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 软件工程监理理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 工程资源优化 | 第17-19页 |
| 2.1.1 工期固定-资源均衡问题 | 第17-18页 |
| 2.1.2 资源有限-工期最短 | 第18-19页 |
| 2.2 工程费用优化 | 第19-21页 |
| 2.3 工程质量优化 | 第21-23页 |
| 2.3.1 质量与费用之间的关系 | 第22页 |
| 2.3.2 质量与工期之间的关系 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 多目标粒子群算法的改进 | 第25-39页 |
| 3.1 多目标粒子群算法 | 第25-28页 |
| 3.1.1 多目标优化问题 | 第25-27页 |
| 3.1.2 粒子群算法 | 第27-28页 |
| 3.2 多目标粒子群算法主要算子的改进 | 第28-33页 |
| 3.2.1 Pareto最优解集的构造 | 第28-30页 |
| 3.2.2 全局极值的选取 | 第30-31页 |
| 3.2.3 个体最优档案的构造 | 第31页 |
| 3.2.4 个体极值的选取 | 第31-32页 |
| 3.2.5 适应度值的确定 | 第32-33页 |
| 3.2.6 结束条件 | 第33页 |
| 3.3 改进的多目标粒子群算法的主要流程 | 第33-34页 |
| 3.4 实验仿真 | 第34-37页 |
| 3.4.1 算法评价方法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 测试函数及实验结果 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 软件工程监理的多目标优化函数 | 第39-44页 |
| 4.1 问题描述 | 第39-40页 |
| 4.2 多目标综合优化函数 | 第40-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 软件工程监理网络计划的优化 | 第44-53页 |
| 5.1 改进的算法对多目标网络计划优化的实现 | 第44-46页 |
| 5.1.1 编码策略 | 第44-45页 |
| 5.1.2 算法流程 | 第45-46页 |
| 5.2 应用实例 | 第46-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 全文总结 | 第53页 |
| 6.2 对研究工作的展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录A：作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
