多目标遗传算法中解集分布度保持策略的研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
符号说明表	第7-9页
第一章 引言	第9-12页
第二章 多目标遗传算法的概况	第12-18页
·多目标遗传算法的相关定义	第12-13页
·多目标遗传算法的基本框架	第13-14页
·几种典型的多目标遗传算法	第14-18页
·NSGA2	第14-15页
·SPEA2	第15-16页
·PESA2	第16-18页
第三章 分布度保持策略的研究情况	第18-24页
·基于适应度共享的分布度保持方法	第18-19页
·基于拥挤距离的分布度保持方法	第19-21页
·基于第k 小距离的分布度保持方法	第21-22页
·基于网格的分布度保持方法	第22-24页
第四章 基于极坐标的分布度保持方法	第24-30页
·基于极坐标的分布度保持策略	第24-25页
·解向量表示	第24页
·区域划分	第24-25页
·算法描述	第25-30页
·主算法框架	第25页
·构造非支配集的方法	第25-27页
·截断算法	第27-30页
第五章 实验及分析	第30-40页
·测试问题	第30-31页
·评价方法	第31-32页
·实验设计及结果	第32-40页
·比较实验	第33-38页
·分布度测试	第38-40页
结论及展望	第40-41页
参考文献	第41-45页
致谢	第45-46页
附录 A（攻读硕士学位期间已公开发表的论文）	第46页