| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究动机 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11页 |
| 1.3 主要贡献 | 第11-12页 |
| 1.4 组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关概念及研究现状 | 第14-22页 |
| 2.1 基本概念 | 第14-16页 |
| 2.2 进化多目标优化算法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 简介 | 第16-17页 |
| 2.2.2 主要方法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 性能指标 | 第18-19页 |
| 2.2.4 测试函数 | 第19-20页 |
| 2.3 进化算子 | 第20-22页 |
| 第三章 自适应差分进化算子及其在免疫算法中的实现 | 第22-37页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 免疫算法相关工作 | 第22-23页 |
| 3.3 提出的ADE-MOIA算法 | 第23-29页 |
| 3.3.1 克隆操作 | 第24-25页 |
| 3.3.2 自适应差分进化操作 | 第25-26页 |
| 3.3.3 变异操作 | 第26-27页 |
| 3.3.4 存档更新 | 第27-28页 |
| 3.3.5 完整的ADE-MOIA算法 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果 | 第29-36页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第29-30页 |
| 3.4.2 ADE-MOIA与其他EMO算法的对比 | 第30-33页 |
| 3.4.3 ADE与DE, SBX的对比 | 第33-35页 |
| 3.4.4 自适应参数控制方法的有效性分析 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于基因层面的混合进化算子 | 第37-49页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 提出的混合交叉进化算子 | 第38-43页 |
| 4.2.1 模拟二进制交叉操作 | 第38-39页 |
| 4.2.2 差分进化算子 | 第39-40页 |
| 4.2.3 AHX算子 | 第40-41页 |
| 4.2.4 自适应参数控制方法 | 第41-43页 |
| 4.3 实验结果 | 第43-48页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第43-44页 |
| 4.3.2 在NSGA-II框架上进行四个进化操作的对比 | 第44-46页 |
| 4.3.3 在MOEA/D框架上进行四个进化操作的对比 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 由存档引导的PSO进化算子 | 第49-60页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 提出的MOPSO进化算法 | 第49-52页 |
| 5.2.1 算法初始化 | 第50-51页 |
| 5.2.2 基于免疫的进化搜索 | 第51页 |
| 5.2.3 基于PSO的进化搜索 | 第51页 |
| 5.2.4 完整的AgMOPSO算法 | 第51-52页 |
| 5.3 实验结果 | 第52-59页 |
| 5.3.1 参数设置 | 第52-53页 |
| 5.3.2 在ZDT测试函数上的对比结果 | 第53-54页 |
| 5.3.3 在WFG测试函数上的对比结果 | 第54-58页 |
| 5.3.4 有存档引导的速度更新方法的有效性分析 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论及未来工作 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60-61页 |
| 6.2 未来展望 | 第61-62页 |
| 6.2.1 扩展到约束优化问题 | 第61页 |
| 6.2.2 扩展到超多目标优化问题 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第69页 |
