协同进化遗传算法在多目标优化中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·本文所做的工作 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 协同进化 | 第12-18页 |
| ·协同进化论 | 第12-13页 |
| ·协同进化的动力学模型 | 第13-15页 |
| ·基于种间竞争的协同进化动力学 | 第13-14页 |
| ·基于捕食者与猎物系统的协同进化动力学 | 第14-15页 |
| ·协同进化遗传算法 | 第15-18页 |
| ·遗传算法的发展 | 第15-16页 |
| ·基于种间竞争机制的协同进化遗传算法 | 第16-17页 |
| ·基于捕食—猎物机制的协同进化遗传算法 | 第17页 |
| ·基于共生机制的协同进化遗传算法 | 第17-18页 |
| 第三章 多目标进化算法 | 第18-36页 |
| ·多目标优化问题 | 第18-20页 |
| ·多目标优化问题的基本概念 | 第18-20页 |
| ·传统优化方法及其局限性 | 第20页 |
| ·多目标进化算法的关键理论 | 第20-27页 |
| ·适应度评价策略 | 第20-22页 |
| ·多样性维护策略 | 第22-25页 |
| ·精英保留机制 | 第25-27页 |
| ·多目标进化算法的发展 | 第27-28页 |
| ·几种典型的多目标进化算法 | 第28-35页 |
| ·VEGA（向量评估遗传算法） | 第28-29页 |
| ·MOGA（多目标遗传算法） | 第29-30页 |
| ·SPEA2（强度Pareto 进化算法） | 第30-32页 |
| ·NSGAⅡ（非支配排序遗传算法） | 第32-35页 |
| ·多目标进化算法的应用 | 第35-36页 |
| 第四章 基于多级搜索区域的协同进化遗传算法 | 第36-45页 |
| ·判断种群进化停滞的标准 | 第36-37页 |
| ·划分多级搜索区域 | 第37-40页 |
| ·选择代表个体 | 第37-38页 |
| ·聚类分析 | 第38-39页 |
| ·多级搜索区域的搜索粒度 | 第39页 |
| ·外围搜索区域选择代表个体的原则 | 第39-40页 |
| ·MSCGA 的算法流程 | 第40-41页 |
| ·实验测试 | 第41-45页 |
| ·选择测试函数 | 第41-42页 |
| ·实验对比分析 | 第42-45页 |
| 第五章 分阶段的多目标协同进化遗传算法 | 第45-52页 |
| ·种群文化 | 第45-47页 |
| ·知识提取 | 第46页 |
| ·进化引导 | 第46-47页 |
| ·协同进化 | 第47页 |
| ·优秀个体再进化 | 第47-48页 |
| ·SMOCEA 的算法流程 | 第48-49页 |
| ·实验与分析 | 第49-52页 |
| ·评价指标 | 第49页 |
| ·实验结果 | 第49-52页 |
| 第六章 SMOCEA 在多目标优化问题中的应用 | 第52-62页 |
| ·多目标0/1 背包问题 | 第52-56页 |
| ·问题背景 | 第52页 |
| ·多目标优化模型 | 第52-53页 |
| ·实验分析 | 第53-56页 |
| ·投资组合问题 | 第56-60页 |
| ·问题背景 | 第56-57页 |
| ·多目标优化模型 | 第57-58页 |
| ·实验分析 | 第58-60页 |
| ·应用分析 | 第60-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表论文与科研情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
