| 作者简介 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 符号说明 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-36页 |
| §1.1 引言 | 第14-15页 |
| §1.2 全局优化 | 第15-20页 |
| §1.3 多目标优化 | 第20-25页 |
| §1.4 进化算法概述 | 第25-33页 |
| §1.5 本文的主要工作与内容安排 | 第33-36页 |
| 第二章 求解多峰全局优化问题的辅助函数法 | 第36-62页 |
| §2.1 引言 | 第36-37页 |
| §2.2 辅助函数法的不足 | 第37-39页 |
| §2.3 平滑函数 | 第39-40页 |
| §2.4 基于平滑函数的Minimum-Escape函数法 | 第40-50页 |
| §2.5 改进的Minimum-Escape函数法 | 第50-57页 |
| §2.6 智能辅助函数法 | 第57-61页 |
| §2.7 小结 | 第61-62页 |
| 第三章 解复杂全局优化问题的圆搜索中的搜索策略对比研究 | 第62-70页 |
| §3.1 引言 | 第62页 |
| §3.2 圆搜索中的三种搜索策略 | 第62-66页 |
| §3.3 基于圆搜索的进化算法 | 第66-67页 |
| §3.4 实验结果分析 | 第67-69页 |
| §3.5 小结 | 第69-70页 |
| 第四章 求解复杂全局优化问题的Memetic算法：MEEM算法 | 第70-90页 |
| §4.1 引言 | 第70-72页 |
| §4.2 平滑函数与辅助函数 | 第72-73页 |
| §4.3 Minimum-Elimination-Escape函数法 | 第73-76页 |
| §4.4 基于均匀设计的交叉算子 | 第76-78页 |
| §4.5 矩形搜索 | 第78-79页 |
| §4.6 求解全局优化问题的Memetic算法：MEEM算法 | 第79页 |
| §4.7 数值实验与结果分析 | 第79-89页 |
| §4.8 小结 | 第89-90页 |
| 第五章 求解约束多目标优化问题的进化算法 | 第90-122页 |
| §5.1 引言 | 第90-94页 |
| §5.2 约束多目标优化问题中约束条件的影响 | 第94-96页 |
| §5.3 矩形搜索策略 | 第96-97页 |
| §5.4 保留策略 | 第97-98页 |
| §5.5 外部支配聚类方法 | 第98-101页 |
| §5.6 基于微分进化思想的交叉算子 | 第101-105页 |
| §5.7 基于外部支配聚类方法的进化算法 | 第105-113页 |
| §5.8 基于椭圆交叉算子的多目标遗传算法 | 第113-118页 |
| §5.9 收敛性分析 | 第118-120页 |
| §5.10 小结 | 第120-122页 |
| 结束语 | 第122-126页 |
| 致谢 | 第126-128页 |
| 附录 全局优化问题测试函数 | 第128-136页 |
| 参考文献 | 第136-153页 |
| 攻读博士期间的研究成果和参加的科研项目 | 第153-156页 |
