| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 多目标优化问题 | 第12-14页 |
| 1.2.1 多目标优化问题的数学描述 | 第12页 |
| 1.2.2 多目标优化中的Pareto最优解理论 | 第12-14页 |
| 1.3 多目标遗传算法 | 第14-15页 |
| 1.4 本文工作及组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关算法分析 | 第17-31页 |
| 2.1 NSGA2算法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 快速支配排序 | 第18页 |
| 2.1.2 拥挤距离函数 | 第18-19页 |
| 2.1.3 基于PCD的环境选择机制 | 第19-20页 |
| 2.1.4 NSGA2算法的优缺点 | 第20页 |
| 2.2 SPEA2算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 个体评价机制 | 第21-22页 |
| 2.2.2 环境选择机制 | 第22-23页 |
| 2.2.3 SPEA2算法的优缺点 | 第23页 |
| 2.3 MOEA/D算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 多目标问题单目标化方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 MOEA/D种群交流机制 | 第25-26页 |
| 2.3.3 MOEA/D算法的优缺点 | 第26-27页 |
| 2.4 Pareto局部优化算法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-31页 |
| 第3章 混合多目标遗传算法研究 | 第31-47页 |
| 3.1 改进的NSGA2多目标遗传算法-INSGA2 | 第31-38页 |
| 3.1.1 基于PLS的局部优化算法 | 第31-34页 |
| 3.1.2 基于PCD的个体选择策略 | 第34-35页 |
| 3.1.3 基于PCD的精英种群更新策略 | 第35-36页 |
| 3.1.4 算法描述 | 第36-38页 |
| 3.2 改进的SPEA2多目标遗传算法-ISPEA2 | 第38-41页 |
| 3.2.1 改进的环境选择策略 | 第38-39页 |
| 3.2.2 基于KND的精英种群的更新策略 | 第39-40页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第40-41页 |
| 3.3 改进的MOEA/D多目标遗传算法-IMOEA/D | 第41-44页 |
| 3.3.1 改进的邻域交互策略 | 第41-42页 |
| 3.3.2 环境选择策略 | 第42-43页 |
| 3.3.3 算法描述 | 第43-44页 |
| 3.4 基于SPEA2和MOEA/D的混合分解多目标遗传算法 | 第44-46页 |
| 3.4.1 种群交流机制 | 第44-45页 |
| 3.4.2 算法描述 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 混合多目标遗传算法在RWA问题中的优化应用 | 第47-81页 |
| 4.1 RWA研究意义和研究现状 | 第47-49页 |
| 4.2 MQRWA数学优化模型 | 第49-52页 |
| 4.2.1 MQRWA问题定义 | 第49-50页 |
| 4.2.2 MQRWA优化函数 | 第50-51页 |
| 4.2.3 MQRWA优化模型 | 第51-52页 |
| 4.3 MQRWA问题中的遗传算法模型 | 第52-60页 |
| 4.3.1 MQRWA编码方案 | 第52页 |
| 4.3.2 MQRWA交叉操作 | 第52-54页 |
| 4.3.3 MQRWA变异操作 | 第54-55页 |
| 4.3.4 MQRWA修复策略 | 第55-58页 |
| 4.3.5 基于Prim最小生成树的初始化策略 | 第58-59页 |
| 4.3.6 MQRWA局部优化策略 | 第59-60页 |
| 4.4 MQRWA问题的实验分析 | 第60-79页 |
| 4.4.1 算法评价指标 | 第61-63页 |
| 4.4.2 收敛性分析及参数调整 | 第63-67页 |
| 4.4.3 局部优化策略对算法性能的影响 | 第67-68页 |
| 4.4.4 对比分析 | 第68-79页 |
| 4.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 第5章 混合多目标遗传算法在服务选取中的优化应用 | 第81-107页 |
| 5.1 QSS研究意义及研究现状 | 第81-82页 |
| 5.2 QSS数学优化模型 | 第82-84页 |
| 5.3 QSS优化问题中的遗传算法模型 | 第84-87页 |
| 5.3.1 QSS编码方案 | 第84-85页 |
| 5.3.2 QSS交叉操作 | 第85-86页 |
| 5.3.3 QSS变异操作 | 第86页 |
| 5.3.4 QSS种群初始化策略 | 第86-87页 |
| 5.3.5 QSS问题中的局部优化策略 | 第87页 |
| 5.4 QSS问题的实验分析 | 第87-105页 |
| 5.4.1 收敛性分析及参数调整 | 第88-92页 |
| 5.4.2 局部优化策略对算法的性能影响 | 第92页 |
| 5.4.3 对比分析 | 第92-105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-107页 |
| 第6章 总结与研究展望 | 第107-109页 |
| 6.1 工作总结 | 第107-108页 |
| 6.2 研究展望 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的项目 | 第117页 |
