基于决策者偏好信息的NPS-CSS算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 多目标优化研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 多目标优化框架研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 多目标优化算法研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.3 CSS多目标优化算法研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文内容及组织结构 | 第18-22页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第19-22页 |
| 第2章 多目标优化理论与算法 | 第22-38页 |
| 2.1 多目标优化的基本理论 | 第22-26页 |
| 2.1.1 多目标优化问题的模型 | 第22-23页 |
| 2.1.2 多目标优化问题的基本定义 | 第23-25页 |
| 2.1.3 多目标优化问题的求解过程 | 第25-26页 |
| 2.2 常用多目标优化算法基本描述 | 第26-29页 |
| 2.2.1 多目标进化算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 多目标粒子群算法 | 第27-29页 |
| 2.3 CSS算法 | 第29-36页 |
| 2.3.1 CSS算法的基本原理 | 第29-31页 |
| 2.3.2 CSS算法的基本描述 | 第31-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 非支配解集的构造方法 | 第38-46页 |
| 3.1 常见的非支配解集的构造方法 | 第38-40页 |
| 3.2 基于删减规则的非支配解集的构造 | 第40-42页 |
| 3.3 多种非支配解集构造方法的比较及仿真 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于决策者偏好信息的NPS-CSS算法 | 第46-66页 |
| 4.1 NPS-CSS算法 | 第46-52页 |
| 4.1.1 NSGA-Ⅱ算法 | 第46-49页 |
| 4.1.2 NPS-CSS算法的基本描述 | 第49-52页 |
| 4.2 决策者偏好信息的NPS-CSS算法 | 第52-61页 |
| 4.2.1 决策者偏好信息 | 第52-53页 |
| 4.2.2 模糊偏好排序方法 | 第53-56页 |
| 4.2.3 基于决策者偏好信息的多目标粒子群算法 | 第56页 |
| 4.2.4 决策者偏好信息的NPS-CSS算法 | 第56-61页 |
| 4.3 仿真与结果分析 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
