基于分散策略的多目标进化算法研究
| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第5-10页 |
| 绪论 | 第10-16页 |
| 第一节 选题背景和研究意义 | 第10-12页 |
| 第二节 多目标进化算法的研究现状 | 第12-14页 |
| 第三节 文章内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第一章 多目标进化算法的相关理论 | 第16-26页 |
| 第一节 多目标优化问题的概念和相关定义 | 第16-17页 |
| 第二节 多目标进化算法的设计目标 | 第17-19页 |
| 1.2.1 算法的收敛性 | 第18页 |
| 1.2.2 解集的分布性 | 第18页 |
| 1.2.3 算法的自适应和鲁棒性 | 第18-19页 |
| 1.2.4 算法的收敛速度 | 第19页 |
| 第三节 多目标进化算法的设计要点 | 第19-22页 |
| 1.3.1 评价机制 | 第19-20页 |
| 1.3.2 进化策略 | 第20-21页 |
| 1.3.3 维护机制 | 第21-22页 |
| 第四节 多目标进化算法的测试函数和性能度量指标 | 第22-24页 |
| 1.4.1 多目标进化算法的测试函数 | 第22-24页 |
| 1.4.2 多目标进化算法的性能度量指标 | 第24页 |
| 第五节 本章小结 | 第24-26页 |
| 第二章 一种基于分散干扰机制的多目标进化算法 | 第26-40页 |
| 第一节 引言 | 第26-28页 |
| 第二节 算法描述 | 第28-30页 |
| 2.2.1 拥挤距离积 | 第28-29页 |
| 2.2.2 分散干扰机制的引入 | 第29-30页 |
| 2.2.3 算法流程及其时间复杂度分析 | 第30页 |
| 第三节 算法性能测试与分析 | 第30-38页 |
| 2.3.1 测试函数 | 第31页 |
| 2.3.2 度量指标 | 第31页 |
| 2.3.3 实验参数设置 | 第31-32页 |
| 2.3.4 实验结果对比与分析 | 第32-38页 |
| 第四节 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 一种基于分散引导策略的多目标进化算法 | 第40-54页 |
| 第一节 引言 | 第40-41页 |
| 第二节 算法描述 | 第41-44页 |
| 3.2.1 逼近方向的引导 | 第42-43页 |
| 3.2.2 分布方向的引导 | 第43页 |
| 3.2.3 算法流程及其时间复杂度分析 | 第43-44页 |
| 第三节 算法性能测试与分析 | 第44-51页 |
| 3.3.1 测试函数 | 第44-45页 |
| 3.3.2 度量指标 | 第45页 |
| 3.3.3 实验参数设置 | 第45页 |
| 3.3.4 实验结果对比与分析 | 第45-51页 |
| 第四节 本章小结 | 第51-54页 |
| 第四章 一种混合分散搜索的多目标进化算法 | 第54-72页 |
| 第一节 引言 | 第54-55页 |
| 第二节 算法描述 | 第55-61页 |
| 4.2.1 多样性选取策略 | 第56-57页 |
| 4.2.2 子集产生方法 | 第57-58页 |
| 4.2.3 自适应交叉算子选择方法 | 第58-59页 |
| 4.2.4 外部存档集 | 第59-60页 |
| 4.2.5 算法流程及其时间复杂度分析 | 第60-61页 |
| 第三节 算法性能测试与分析 | 第61-69页 |
| 4.3.1 测试函数 | 第61页 |
| 4.3.2 度量指标 | 第61页 |
| 4.3.3 实验参数设置 | 第61-62页 |
| 4.3.4 实验结果对比与分析 | 第62-69页 |
| 第四节 本章小结 | 第69-72页 |
| 第五章 结论 | 第72-74页 |
| 第一节 论文主要工作与创新性 | 第72-73页 |
| 第二节 今后研究工作展望 | 第73-74页 |
| 附录1 | 第74-80页 |
| 参考文献 | 第80-88页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 个人简历 | 第92-94页 |
