| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 插图索引 | 第13-14页 |
| 附表索引 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-37页 |
| ·多目标优化的基本概念 | 第15-18页 |
| ·多目标优化问题描述 | 第15-16页 |
| ·基于Pareto 支配概念的多目标最优解集 | 第16-18页 |
| ·传统的多目标优化方法 | 第18-20页 |
| ·加权法 | 第18页 |
| ·约束法 | 第18-19页 |
| ·目标规划法 | 第19-20页 |
| ·多目标进化算法 | 第20-26页 |
| ·经典多目标进化算法 | 第20-23页 |
| ·多目标进化算法的关键技术 | 第23-25页 |
| ·多目标优化算法的性能评价 | 第25-26页 |
| ·目前多目标进化算法存在的问题 | 第26页 |
| ·多目标微粒群算法 | 第26-32页 |
| ·多目标微粒群算法分类 | 第26-30页 |
| ·多目标微粒群算法的关键技术 | 第30-31页 |
| ·目前多目标微粒群算法存在的问题 | 第31-32页 |
| ·本论文的研究意义及研究内容 | 第32-34页 |
| ·论文的研究意义 | 第32-33页 |
| ·论文的研究内容 | 第33-34页 |
| ·论文的组织结构 | 第34-37页 |
| 第2章 拟态物理学优化算法及多目标拟态物理学优化算法的基本框架 | 第37-47页 |
| ·拟态物理学优化算法 | 第37-40页 |
| ·APO 算法提出 | 第37-39页 |
| ·标准APO 算法流程 | 第39-40页 |
| ·影响APO 算法性能的关键因素 | 第40页 |
| ·应用 APO 算法解决多目标优化问题可行性分析 | 第40-42页 |
| ·多目标拟态物理学优化算法基本框架 | 第42-45页 |
| ·算法初始化 | 第43-44页 |
| ·非支配解的选取 | 第44页 |
| ·个体所受合力的计算 | 第44页 |
| ·个体运动更新及archive集更新 | 第44-45页 |
| ·MOAPO 算法流程 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 基于聚集函数法的多目标拟态物理学优化算法 | 第47-57页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·算法思想与算法流程 | 第47-49页 |
| ·适应值函数设计及算法思想 | 第47-49页 |
| ·算法流程 | 第49页 |
| ·数值实验及结果分析 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 基于虚拟力排序的多目标拟态物理学优化算法 | 第57-69页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·算法思想及算法流程 | 第57-60页 |
| ·算法思想 | 第58-59页 |
| ·算法流程 | 第59-60页 |
| ·算法收敛性证明 | 第60-63页 |
| ·相关收敛性理论 | 第60-61页 |
| ·算法收敛性 | 第61-63页 |
| ·数值实验及结果分析 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 无约束多目标拟态物理学优化算法适应值函数研究 | 第69-81页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·基于序值的质量函数的计算 | 第70-72页 |
| ·个体序值的定义 | 第70页 |
| ·邻域拥挤度 | 第70-71页 |
| ·质量函数的计算 | 第71-72页 |
| ·基于序值的无约束 MOAPO 算法 | 第72-73页 |
| ·算法思想 | 第72页 |
| ·算法流程 | 第72-73页 |
| ·数值实验及结果分析 | 第73-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第6章 约束多目标拟态物理学优化算法研究 | 第81-95页 |
| ·引言 | 第81-83页 |
| ·基于可行规则法的约束多目标拟态物理学优化算法研究 | 第83-92页 |
| ·虚拟力减小的约束多目标拟态物理学优化算法 | 第83-86页 |
| ·算法收敛性证明 | 第86-90页 |
| ·实验及结果分析 | 第90-92页 |
| ·基于约束保持法的 CMOAPO 算法研究 | 第92-94页 |
| ·基于序值的约束多目标拟态物理学优化算法 | 第92-93页 |
| ·实验及结果分析 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第7章 基于多目标拟态物理学优化算法的移动机器人路径规划 | 第95-107页 |
| ·引言 | 第95-97页 |
| ·环境描述 | 第97-99页 |
| ·移动机器人路径规划建模 | 第99-100页 |
| ·基于 CRMOAPO 的移动机器人路径规划算法 | 第100-103页 |
| ·算法思想及流程 | 第100-101页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第101-103页 |
| ·基于 VDCMOAPO 的移动机器人路径规划算法 | 第103-106页 |
| ·算法思想及流程 | 第103-104页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第104-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 结论与展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 附录A 攻读博士期间发表的学术论文 | 第122页 |
