| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 石脑油热裂解研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 多目标优化算法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文研究内容与安排 | 第15-16页 |
| 第2章 石脑油热裂解生产过程多目标优化 | 第16-38页 |
| 2.1 石脑油裂解操作优化问题描述 | 第16页 |
| 2.2 石脑油裂解操作优化模型建立 | 第16-20页 |
| 2.2.1 操作变量 | 第18-19页 |
| 2.2.2 目标函数 | 第19-20页 |
| 2.3 多目标问题 | 第20-21页 |
| 2.4 传统多目标优化算法 | 第21-24页 |
| 2.4.1 评价函数法 | 第21-23页 |
| 2.4.2 分层序列法 | 第23页 |
| 2.4.3 目的规划法 | 第23-24页 |
| 2.5 多目标进化算法 | 第24-35页 |
| 2.5.1 第三代快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ) | 第26-32页 |
| 2.5.2 基于分解的多目标进化算法(MOEA/D) | 第32-35页 |
| 2.6 性能指标 | 第35-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于记忆机制的多目标差分进化算法 | 第38-52页 |
| 3.1 算法概述 | 第38-39页 |
| 3.2 MODEMem算法流程 | 第39-42页 |
| 3.3 实验设计 | 第42-47页 |
| 3.3.1 测试问题 | 第43-45页 |
| 3.3.2 比较算法 | 第45-46页 |
| 3.3.3 实验设置 | 第46-47页 |
| 3.4 实验结果 | 第47-48页 |
| 3.5 实验分析 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 基于分解机制与自适应缩放因子的多目标进化算法 | 第52-66页 |
| 4.1 算法概述 | 第52页 |
| 4.2 MOEA/D-CCUF算法流程 | 第52-57页 |
| 4.3 实验设计 | 第57-61页 |
| 4.3.1 测试问题 | 第57-59页 |
| 4.3.2 比较算法 | 第59-60页 |
| 4.3.3 实验设置 | 第60-61页 |
| 4.4 实验结果 | 第61-63页 |
| 4.5 实验分析 | 第63-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 石脑油热裂解生产过程操作优化模型求解与分析 | 第66-70页 |
| 5.1 模型求解 | 第66-67页 |
| 5.2 结果分析 | 第67-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第80页 |
