| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 缩略语对照表 | 第8-14页 |
| 1 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 多目标优化问题及其基本概念 | 第15-16页 |
| 1.2.1 多目标优化问题的数学模型 | 第15页 |
| 1.2.2 多目标优化问题的一些基本概念 | 第15-16页 |
| 1.3 多目标演化算法的发展及研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 化学反应算法 | 第17-21页 |
| 1.4.1 基本思想 | 第17-18页 |
| 1.4.2 算法描述 | 第18-20页 |
| 1.4.3 研究现状 | 第20-21页 |
| 1.5 主要研究内容及论文结构 | 第21-24页 |
| 2 几种典型的多目标演化算法 | 第24-34页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 NSGA-II | 第24-28页 |
| 2.2.1 快速非支配排序 | 第25页 |
| 2.2.2 拥挤距离 | 第25-26页 |
| 2.2.3 环境选择 | 第26页 |
| 2.2.4 遗传操作 | 第26-28页 |
| 2.3 MOEA/D | 第28-29页 |
| 2.4 RM-MEDA | 第29-30页 |
| 2.5 IM-MEDA | 第30-31页 |
| 2.6 多目标演化算法的性能指标 | 第31-32页 |
| 2.6.1 逆世代距离指标 | 第31页 |
| 2.6.2 超立方体指标 | 第31-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 基于分解的多目标化学反应算法 | 第34-45页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 基于分解的多目标化学反应算法 | 第35-36页 |
| 3.3 扩展的多目标化学反应算法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 分解算子 | 第36-37页 |
| 3.3.2 分子之间相互碰撞算子 | 第37-38页 |
| 3.3.3 合成算子 | 第38页 |
| 3.4 相关理论分析 | 第38-39页 |
| 3.4.1 最坏时间复杂度分析 | 第38页 |
| 3.4.2 收敛性分析 | 第38-39页 |
| 3.5 仿真实验与性能分析 | 第39-43页 |
| 3.5.1 参数设置和性能指标 | 第39-40页 |
| 3.5.2 变量不相关测试问题的实验结果及分析 | 第40-43页 |
| 3.5.3 变量相关测试问题的实验结果与分析 | 第43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 自组织多目标混合化学反应算法 | 第45-66页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 混合化学反应算法 | 第45-47页 |
| 4.2.1 自组织映射 | 第45-46页 |
| 4.2.2 粒子群优化算法 | 第46-47页 |
| 4.3 基于自组织映射的混合化学反应和粒子群算法 | 第47-52页 |
| 4.3.1 环境选择 | 第48页 |
| 4.3.2 混合化学反应-粒子群优化算法 | 第48-50页 |
| 4.3.3 演化群体更新 | 第50页 |
| 4.3.4 提出的算法框架 | 第50-52页 |
| 4.4 仿真实验与性能分析 | 第52-65页 |
| 4.4.1 MOP标准测试集 | 第52-53页 |
| 4.4.2 参数设置 | 第53-55页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第55-63页 |
| 4.4.4 SOM对提出算法SMHPCRO的影响 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 基于指数平滑法和多方向预测的动态多目标演化算法 | 第66-86页 |
| 5.1 引言 | 第66-67页 |
| 5.2 动态多目标优化问题 | 第67-68页 |
| 5.3 相关工作 | 第68-75页 |
| 5.3.1 向前预测策略策略 | 第68-70页 |
| 5.3.2 种群预测策略 | 第70-72页 |
| 5.3.3 基于中心点和Knee点的预测策略 | 第72-75页 |
| 5.4 基于指数平滑和多方向预测模型的动态多目标演化算法 | 第75-78页 |
| 5.4.1 指数平滑预测模型 | 第75页 |
| 5.4.2 多方向预测 | 第75-77页 |
| 5.4.3 提出的基于指数平滑和多方向预测模型的多目标演化算法 | 第77-78页 |
| 5.5 数值实验 | 第78-85页 |
| 5.5.1 测试问题 | 第78页 |
| 5.5.2 实验设置 | 第78-79页 |
| 5.5.3 比较算法 | 第79页 |
| 5.5.4 测试指标 | 第79-80页 |
| 5.5.5 实验结果 | 第80-85页 |
| 5.6 本章小结 | 第85-86页 |
| 6 基于分解的多目标化学反应算法求解带时间窗同时存取货的多目标车辆路径优化问题 | 第86-104页 |
| 6.1 引言 | 第86-87页 |
| 6.2 带时间窗同时存取货的多目标车辆路径优化问题 | 第87-89页 |
| 6.2.1 解的表示 | 第87-88页 |
| 6.2.2 问题描述 | 第88-89页 |
| 6.2.3 约束条件 | 第89页 |
| 6.3 算法描述 | 第89-96页 |
| 6.3.1 与容器壁碰撞算子 | 第91页 |
| 6.3.2 分解算子 | 第91-92页 |
| 6.3.3 分子之间发生碰撞 | 第92-93页 |
| 6.3.4 合成算子 | 第93页 |
| 6.3.5 算法流程 | 第93-96页 |
| 6.4数值实验 | 第96-102页 |
| 6.4.1 测试函数 | 第96-98页 |
| 6.4.2 参数设置 | 第98页 |
| 6.4.3 实验结果 | 第98-102页 |
| 6.5 本章小结 | 第102-104页 |
| 7 总结与展望 | 第104-106页 |
| 7.1 全文总结 | 第104-105页 |
| 7.2 研究展望 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-122页 |
| 附录 | 第122-130页 |
| 附录A 对比算法所获得Pareto前沿 | 第122-126页 |
| 附录B 多目标GLT测试问题 | 第126-128页 |
| 附录C 动态多目标测试问题 | 第128-130页 |
| 在校学习期间的研究成果 | 第130-132页 |
| 1.完成的论文 | 第130页 |
| 2.参与的科研项目 | 第130页 |
| 3.参加的学术活动 | 第130-132页 |
