基于参考点和突变惯性权重的多目标进化算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 多目标进化算法 | 第11-18页 |
| 2.1 多目标优化问题 | 第11-12页 |
| 2.1.1 多目标优化问题的数学表示 | 第11页 |
| 2.1.2 相关定义 | 第11-12页 |
| 2.1.3 最优解的特点 | 第12页 |
| 2.2 典型的多目标进化算法 | 第12-13页 |
| 2.2.1 NSGAII | 第12页 |
| 2.2.2 SPEAII | 第12-13页 |
| 2.2.3 MOPSO | 第13页 |
| 2.3 粒子群优化算法 | 第13-15页 |
| 2.3.1 算法概述 | 第13页 |
| 2.3.2 数学模型 | 第13-14页 |
| 2.3.3 算法的实现 | 第14-15页 |
| 2.4 多目标进化算法基本框架 | 第15-17页 |
| 2.4.1 多目标进化算法的评价指标 | 第15-16页 |
| 2.4.2 测试函数 | 第16-17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于突变惯性权重的多目标进化算法 | 第18-29页 |
| 3.1 惯性权重 | 第18页 |
| 3.2 突变惯性权重 | 第18-19页 |
| 3.3 突变惯性权重的具体应用 | 第19-21页 |
| 3.3.1 最小距离策略 | 第19页 |
| 3.3.2 轮盘赌选择策略 | 第19-20页 |
| 3.3.3 拥挤距离策略 | 第20-21页 |
| 3.4 基于突变惯性权重的多目标进化算法一般流程 | 第21-23页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第23-28页 |
| 3.5.1 不同策略下的数据对比 | 第23-25页 |
| 3.5.2 Pareto曲线及算法实验对比 | 第25-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于参考点的多目标进化算法 | 第29-39页 |
| 4.1 高维多目标优化问题 | 第29-30页 |
| 4.2 参考点 | 第30-31页 |
| 4.3 参考点的产生 | 第31-32页 |
| 4.4 粒子的选择 | 第32-33页 |
| 4.5 算法的一般流程 | 第33-35页 |
| 4.6 实验及结果分析 | 第35-38页 |
| 4.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 多目标进化算法的应用 | 第39-43页 |
| 5.1 在电力经济调度问题中的应用 | 第39页 |
| 5.2 电力经济调度问题的数学模型 | 第39-40页 |
| 5.2.1 数学模型 | 第39页 |
| 5.2.2 目标函数 | 第39-40页 |
| 5.3 约束条件 | 第40页 |
| 5.4 参数设置 | 第40-41页 |
| 5.5 实验及结果分析 | 第41-42页 |
| 5.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
