面向指标和边界选择的高维多目标进化算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| 1.1 优化问题 | 第8页 |
| 1.2 多目标优化问题 | 第8-12页 |
| 1.2.1 多目标优化问题的定义 | 第8-9页 |
| 1.2.2 传统多目标优化方法 | 第9-10页 |
| 1.2.3 多目标进化优化方法 | 第10-12页 |
| 1.3 高维多目标进化优化方法 | 第12-18页 |
| 1.3.1 研究意义 | 第13页 |
| 1.3.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.3 研究存在的问题 | 第16-18页 |
| 1.4 基本概念 | 第18-19页 |
| 1.5 多目标进化算法的流程 | 第19-20页 |
| 1.6 本文研究内容及章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 双归档集算法 | 第22-27页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 算法内容 | 第22-27页 |
| 2.2.1 算法的主要流程 | 第23-25页 |
| 2.2.2 非支配个体的提取 | 第25页 |
| 2.2.3 归档集更新实例 | 第25-27页 |
| 第三章 面向HD指标和边界淘汰选择的双归档集算法 | 第27-38页 |
| 3.1 问题的提出 | 第27页 |
| 3.2 HB_Two_Arch算法 | 第27-35页 |
| 3.2.1 HD指标 | 第28-30页 |
| 3.2.2 收敛性归档集个体移除操作 | 第30页 |
| 3.2.3 边界淘汰选择策略 | 第30-32页 |
| 3.2.4 分布性归档集个体移除操作 | 第32-33页 |
| 3.2.5 收敛性归档集大小 | 第33-34页 |
| 3.2.6 交叉和变异对象 | 第34-35页 |
| 3.3 收敛过程分析 | 第35-36页 |
| 3.4 时间复杂度分析 | 第36-38页 |
| 第四章 实验设计及分析 | 第38-52页 |
| 4.1 实验设置 | 第38-39页 |
| 4.2 DTLZ测试问题上的实验 | 第39-42页 |
| 4.3 WFG测试问题上的实验 | 第42-48页 |
| 4.4 扩展性研究 | 第48-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A. 攻读硕士学位期间科研成果与参与科研项目 | 第59页 |
