基于个体排挤的多目标遗传算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图或附表清单 | 第11-12页 |
| 引言 | 第12-14页 |
| 1 绪论 | 第14-18页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-16页 |
| ·本文的工作及主要研究方法 | 第16-18页 |
| 2 遗传算法的基本原理与方法 | 第18-28页 |
| ·遗传算法的工作原理 | 第18-22页 |
| ·基本概念和相关术语 | 第18-21页 |
| ·遗传算法的工作原理 | 第21-22页 |
| ·遗传算法的基本实现方法 | 第22-25页 |
| ·编码方法 | 第22-23页 |
| ·适应度函数 | 第23页 |
| ·算子选择 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的运行参数 | 第24-25页 |
| ·约束条件 | 第25页 |
| ·遗传算法的特点与发展 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的特点 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的发展 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 3 基于个体排挤的Pareto多目标遗传算法 | 第28-38页 |
| ·NSGAⅡ的非支配集构造算法 | 第28-30页 |
| ·算法思想 | 第28页 |
| ·构造非支配集 | 第28-30页 |
| ·基于个体排挤算法的非支配集构造方法 | 第30-37页 |
| ·算法思想 | 第30页 |
| ·个体排挤方法构造非支配集 | 第30-31页 |
| ·运用个体排挤法求Pareto最优解 | 第31-32页 |
| ·实验测试 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于自适应ε支配的个体排挤算法 | 第38-43页 |
| ·概念的引入 | 第38-39页 |
| ·改进的生成最优解集的方法 | 第39-40页 |
| ·实验测试 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 结论 | 第43-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第51页 |
