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基于排序策略的多目标粒子群优化:研究与应用

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
缩略词表第16-17页
第1章 绪论第17-32页
    1.1 引言第17-23页
    1.2 多目标优化第23-27页
    1.3 粒子群算法第27-30页
    1.4 本文工作第30-32页
第2章 相关工作第32-43页
    2.1 引言第32页
    2.2 排序策略第32-38页
        2.2.1 平均排序第33-34页
        2.2.2 最大排序第34-35页
        2.2.3 偏好关系第35-36页
        2.2.4 劣势排序第36-38页
    2.3 测试函数第38-39页
    2.4 评价指标第39-42页
        2.4.1 错误率ER第39-40页
        2.4.2 世代距离GD第40页
        2.4.3 逆世代距离IGD第40页
        2.4.4 间距S第40-41页
        2.4.5 解集覆盖度SC第41页
        2.4.6 权重世代距离WGD第41-42页
    2.5 本章小结第42-43页
第3章 一种多目标粒子群算法中最优解的选取策略第43-55页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 从Pareto支配到融合排序第44-49页
        3.2.1 融合排序方法第44-46页
        3.2.2 最优解选取策略第46-48页
        3.2.3 算法流程第48-49页
        3.2.4 复杂度分析第49页
    3.3 算法性能分析第49-53页
    3.4 本章小结第53-55页
第4章 基于网格排序的多目标粒子群优化算法第55-69页
    4.1 引言第55-56页
    4.2 从网格排序到多目标优化第56-62页
        4.2.1 网格坐标与网格排序第56-58页
        4.2.2 分布性保持策略第58-59页
        4.2.3 最优个体选取及外部档案集维护第59-60页
        4.2.4 算法流程第60-61页
        4.2.5 算法复杂度分析第61-62页
    4.3 实验对比及分析第62-68页
        4.3.1 实验结果及分析第62-66页
        4.3.2 网格划分数分析第66-68页
    4.4 本章小结第68-69页
第5章 基于全局余量排序的多目标粒子群优化算法第69-89页
    5.1 引言第69-70页
    5.2 基于全局余量排序的多目标粒子群算法第70-77页
        5.2.1 全局余量排序第70-72页
        5.2.2 结合GMR的分布性保持策略第72-74页
        5.2.3 最优个体选择与外部档案集维护第74-75页
        5.2.4 算法流程第75-76页
        5.2.5 算法复杂度分析第76-77页
    5.3 排序效率分析第77-81页
    5.4 实验评估与分析第81-88页
        5.4.1 参数设置与评价指标第81-82页
        5.4.2 实验结果第82-88页
    5.5 本章小结第88-89页
第6章 粒子群算法收敛性分析第89-96页
    6.1 引言第89页
    6.2 粒子群算法的收敛性分析第89-92页
    6.3 基于Pareto的多目标粒子群算法收敛性分析第92-93页
    6.4 基于排序的多目标粒子群算法收敛性分析第93-95页
    6.5 本章小结第95-96页
第7章 梯级小水电多发电主体调度研究第96-106页
    7.1 引言第96-97页
    7.2 多发电主体调度模型第97-99页
        7.2.1 目标函数第97-98页
        7.2.2 约束条件第98-99页
    7.3 应用实例第99-104页
        7.3.1 流域基本情况第99-100页
        7.3.2 编码及约束处理策略第100-101页
        7.3.3 算法具体实施步骤第101页
        7.3.4 调度结果及分析第101-104页
    7.4 本章小结第104-106页
第8章 总结与展望第106-110页
    8.1 总结第106-107页
    8.2 未来工作展望第107-110页
参考文献第110-121页
附录 测试函数第121-124页
致谢第124-126页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第126-127页

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