| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 表格 | 第12-13页 |
| 插图 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| ·演化计算概述 | 第15-19页 |
| ·生物学动机 | 第16页 |
| ·设计原则 | 第16-19页 |
| ·演化动态优化概述 | 第19-22页 |
| ·问题概述 | 第19-20页 |
| ·研究现状和难点 | 第20-22页 |
| ·本论文主要研究内容与创新之处 | 第22-23页 |
| ·本论文的组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 基于种群迁移策略的演化动态优化研究 | 第25-61页 |
| ·研究现状 | 第25-27页 |
| ·迁移种群生成机制研究 | 第27-50页 |
| ·研究思路 | 第27-28页 |
| ·研究的算法 | 第28-32页 |
| ·动态测试环境 | 第32-36页 |
| ·实验设计和结果分析 | 第36-50页 |
| ·基于自适应替换率种群迁移策略的动态演化算法研究 | 第50-59页 |
| ·研究思路 | 第50页 |
| ·基于自适应替换率的种群迁移策略 | 第50-52页 |
| ·实验设计和分析 | 第52-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第三章 基于适应度值估计和预测的演化动态鲁棒优化研究 | 第61-95页 |
| ·传统动态优化的局限性 | 第61-62页 |
| ·相关研究工作简介 | 第62-65页 |
| ·鲁棒优化 | 第62-63页 |
| ·传统动态优化 | 第63-64页 |
| ·动态鲁棒优化 | 第64-65页 |
| ·离散时间动态优化问题 | 第65-67页 |
| ·离散时间动态优化问题 | 第65页 |
| ·动态鲁棒优化 | 第65-67页 |
| ·基于适应度值估计和预测的种群优化算法 | 第67-74页 |
| ·求解框架的主要组件 | 第68-70页 |
| ·时间域上的鲁棒性评估 | 第70-71页 |
| ·评估器的性能要求 | 第71页 |
| ·一个基于径向基函数模型和自回归模型的算法实例 | 第71-74页 |
| ·实验设计和分析 | 第74-93页 |
| ·适用于动态鲁棒优化的测试问题 | 第75-78页 |
| ·算法性能评估指标 | 第78-79页 |
| ·比较的算法 | 第79-83页 |
| ·参数设置 | 第83页 |
| ·实验结果和分析 | 第83-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 第四章 多解演化鲁棒优化研究 | 第95-113页 |
| ·研究对象及研究动机 | 第95-96页 |
| ·相关工作简介 | 第96-98页 |
| ·问题描述和形式化定义 | 第98-100页 |
| ·问题描述 | 第98-99页 |
| ·形式化定义 | 第99-100页 |
| ·一种基于双层次优化框架（2-phase）的多解鲁棒优化算法 | 第100-102页 |
| ·求解多解鲁棒优化的基本思路 | 第100-101页 |
| ·算法框架的实现实例 | 第101-102页 |
| ·实验设计和分析 | 第102-109页 |
| ·测试函数和评价标准 | 第102-104页 |
| ·考察的算法 | 第104-105页 |
| ·参数设置 | 第105页 |
| ·实验结果和分析 | 第105-109页 |
| ·本章小结 | 第109-113页 |
| 第五章 总结与展望 | 第113-117页 |
| ·总结 | 第113-114页 |
| ·研究成果 | 第114-115页 |
| ·未来展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第128-129页 |