基于梯度信息的多目标优化算法及应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·多目标优化问题概述 | 第10-12页 |
| ·多目标优化问题数学描述与基本概念 | 第12页 |
| ·多目标优化方法的研究现状 | 第12-18页 |
| ·静态多目标优化算法 | 第13-16页 |
| ·动态多目标优化算法 | 第16-17页 |
| ·多目标优化的研究趋势 | 第17-18页 |
| ·本文研究内容与安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于梯度信息的多目标优化算法 | 第20-36页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·相关概念 | 第21-31页 |
| ·单目标优化问题的相关概念 | 第21-23页 |
| ·多目标优化问题的相关概念 | 第23-29页 |
| ·多目标优化问题的趋利方向求解 | 第29-31页 |
| ·基于梯度的多目标优化算法 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于最速下降法的多目标优化算法 | 第36-46页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·最速下降法 | 第36-42页 |
| ·单目标最速下降法 | 第36页 |
| ·多目标最速下降法 | 第36-40页 |
| ·基于趋利方向的多目标最速下降法 | 第40-42页 |
| ·DAM连续缩合过程的多目标优化 | 第42-44页 |
| ·DAM连续缩合过程的多目标优化问题描述 | 第42-43页 |
| ·仿真结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于聚合与分解梯度信息的多目标优化算法 | 第46-62页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·多目标优化算法HSMGOA的改进策略 | 第46-50页 |
| ·单目标梯度寻优支路 | 第46-47页 |
| ·多目标梯度寻优支路 | 第47-48页 |
| ·选择置点法 | 第48-49页 |
| ·求解函数梯度矩阵的方法 | 第49-50页 |
| ·HSMGOA算法步骤 | 第50页 |
| ·HSMGOA算法的基准函数测试和应用 | 第50-61页 |
| ·评价标准 | 第50-51页 |
| ·基准函数与仿真结果分析 | 第51-58页 |
| ·HSMGOA算法应用于DAM连续缩合过程优化 | 第58页 |
| ·HSMGOA算法应用于补料分批生化反应过程 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·全文总结 | 第62页 |
| ·工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士期间完成的论文和参加的科研项目 | 第71页 |
