面向复杂Pareto Front问题的进化多目标算法及应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 引言 | 第16-19页 |
| 1.2 多目标进化算法的发展和研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 大规模问题概述 | 第21-23页 |
| 1.3.1 基于分解的协同进化方法简介 | 第22-23页 |
| 1.3.2 基于非分解的方法简介 | 第23页 |
| 1.4 水库防洪调度问题的发展和研究现状 | 第23-24页 |
| 1.5 本文工作 | 第24-25页 |
| 1.6 内容安排 | 第25-28页 |
| 第二章 多目标优化问题相关理论 | 第28-34页 |
| 2.1 多目标优化问题描述 | 第28-29页 |
| 2.1.1 多目标优化问题的数学模型 | 第28页 |
| 2.1.2 多目标中Pareto解的相关定义 | 第28-29页 |
| 2.2 基于分解的多目标优化算法 | 第29-33页 |
| 2.2.1 MOEA/D算法简介 | 第29-30页 |
| 2.2.2 常用的分解方法概述 | 第30-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于乌托邦点的进化多目标算法 | 第34-52页 |
| 3.1 MOEA/D算法分析 | 第34-35页 |
| 3.2 MOEA/D算法的搜索策略分析 | 第35-37页 |
| 3.2.1 MOEA/D算法的求解策略分析 | 第35-36页 |
| 3.2.2 MOEA/D算法的解分布性分析 | 第36-37页 |
| 3.3 基于乌托邦点的改进策略 | 第37-40页 |
| 3.3.1 倒数Tchebycheff方法 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于乌托邦点的分解模型 | 第38-39页 |
| 3.3.3 权向量变换策略 | 第39-40页 |
| 3.3.4 目标函数归一化策略 | 第40页 |
| 3.4 MOEA/D-UP算法框架 | 第40-42页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第42-50页 |
| 3.5.1 权向量生成 | 第42-43页 |
| 3.5.2 多目标优化算法测试函数 | 第43页 |
| 3.5.3 多目标优化算法性能评价指标 | 第43-45页 |
| 3.5.4 实验结果及分析 | 第45-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于乌托邦算法的水库防洪调度算法 | 第52-60页 |
| 4.1 水库防洪调度模型及其复杂性分析 | 第53-54页 |
| 4.1.1 水库防洪调度模型 | 第53-54页 |
| 4.1.2 水库防洪调度模型复杂性分析 | 第54页 |
| 4.2 基于乌托邦算法的水库防洪调度算法 | 第54-55页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第55-59页 |
| 4.3.1 实验对象 | 第55-56页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 大规模多目标水库防洪调度算法 | 第60-68页 |
| 5.1 大规模水库防洪调度问题分析 | 第60页 |
| 5.2 基于调度周期转换的大规模水库防洪调度算法 | 第60-64页 |
| 5.2.1 决策变量维数对水库调度方案的分析 | 第60-61页 |
| 5.2.2 决策变量维度映射策略 | 第61-64页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-68页 |
| 第六章 结束语 | 第68-70页 |
| 6.1 研究总结 | 第68页 |
| 6.2 研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |
