| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 进化算法中约束处理的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 进化优化算法及约束处理方法概况 | 第17-39页 |
| 2.1 进化算法简介 | 第17-23页 |
| 2.1.1 进化策略算法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 MOEA/D算法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 MOEA/D-DE算法 | 第21-23页 |
| 2.2 进化算法的测试函数 | 第23-32页 |
| 2.2.1 单目标进化算法的测试函数 | 第23-27页 |
| 2.2.2 多目标进化算法的测试函数 | 第27-32页 |
| 2.3 进化算法的性能评价指标 | 第32-34页 |
| 2.3.1 带约束的单目标优化问题的评价指标 | 第32-33页 |
| 2.3.2 带约束的多目标优化问题的评价指标 | 第33-34页 |
| 2.4 约束处理方法简介 | 第34-39页 |
| 2.4.1 基于惩罚函数的方法 | 第34-35页 |
| 2.4.2 将约束转换为目标函数的方法 | 第35-36页 |
| 2.4.3 随机排序约束处理方法 | 第36-38页 |
| 2.4.4 其它约束处理方法 | 第38-39页 |
| 第三章 单目标进化算法中的自适应随机排序约束处理方法 | 第39-49页 |
| 3.1 带约束的单目标优化问题 | 第39-40页 |
| 3.2 采用随机排序机制处理约束条件 | 第40-47页 |
| 3.2.1 随机排序约束处理机制的实验结果 | 第40-42页 |
| 3.2.2 引入精英文档改进随机排序机制 | 第42-44页 |
| 3.2.3 采取自适应随机排序约束处理机制 | 第44-47页 |
| 3.3 结论 | 第47-49页 |
| 第四章 多目标进化算法中的自适应随机排序约束处理方法 | 第49-65页 |
| 4.1 带约束的多目标优化问题 | 第49-50页 |
| 4.2 用MOEA/D算法求解带约束的多目标优化问题 | 第50-53页 |
| 4.2.1 实验参数设置 | 第51页 |
| 4.2.2 实验结果 | 第51-53页 |
| 4.3 用MOEA/D-DE算法求解带约束的多目标优化问题 | 第53-56页 |
| 4.3.1 实验参数设置 | 第53-54页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第54-56页 |
| 4.4 改进随机排序机制 | 第56-64页 |
| 4.4.1 采用动态随机参数方案 | 第56-58页 |
| 4.4.2 自适应随机排序约束处理方案 | 第58-62页 |
| 4.4.3 实验结果对比 | 第62-63页 |
| 4.4.4 算法复杂度分析 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 自适应随机排序约束处理方法的应用 | 第65-71页 |
| 5.1 减速器设计问题 | 第65-67页 |
| 5.2.1 减速器的基本原理 | 第65-66页 |
| 5.2.2 解决方案 | 第66-67页 |
| 5.2 三杆桁架结构设计问题 | 第67-70页 |
| 5.2.1 三杆桁架结构的基本原理 | 第67-69页 |
| 5.2.2 解决方案 | 第69-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 全文总结 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附件 | 第79页 |
