改进多目标粒子群优化算法的实现及应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 多目标粒子群优化算法 | 第17-25页 |
| 2.1 多目标优化问题及其相关概念 | 第17-18页 |
| 2.2 多目标粒子群优化算法的模型 | 第18-20页 |
| 2.3 多目标粒子群优化算法的参数选择 | 第20-23页 |
| 2.3.1 惯性因子 | 第20-22页 |
| 2.3.2 最大速度 | 第22页 |
| 2.3.3 加速因子 | 第22-23页 |
| 2.4 多目标粒子群优化算法的局限性 | 第23-25页 |
| 第三章 多样性粒子群算法 | 第25-41页 |
| 3.0 初始化粒子群 | 第25页 |
| 3.1 有扰动项的速度更新公式 | 第25-27页 |
| 3.2 外部档案维护 | 第27-32页 |
| 3.2.1 拥挤距离计算策略 | 第27-28页 |
| 3.2.2 档案粒子维护策略 | 第28-30页 |
| 3.2.3 末尾逐个淘汰机制 | 第30-31页 |
| 3.2.4 非劣排序监测选择机制 | 第31-32页 |
| 3.3 算法流程 | 第32-33页 |
| 3.4 性能测试 | 第33-41页 |
| 3.4.1 评价指标 | 第33-34页 |
| 3.4.2 测试函数 | 第34-35页 |
| 3.4.3 测试结果及分析 | 第35-41页 |
| 第四章 基于局部搜索的粒子群算法 | 第41-51页 |
| 4.1 模式搜索算法 | 第41-42页 |
| 4.2 高斯变异算子 | 第42-43页 |
| 4.3 基于局部搜索的粒子群算法 | 第43-45页 |
| 4.4 性能测试 | 第45-51页 |
| 4.4.1 评价指标 | 第45-46页 |
| 4.4.2 测试函数 | 第46-47页 |
| 4.4.3 测试结果及分析 | 第47-51页 |
| 第五章 车辆调度问题 | 第51-57页 |
| 5.1 车辆调度问题概述 | 第51-52页 |
| 5.2 优化模型及算法设计 | 第52-54页 |
| 5.2.1 问题模型 | 第52-53页 |
| 5.2.2 编码 | 第53页 |
| 5.2.3 解码 | 第53-54页 |
| 5.2.4 算法流程 | 第54页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 第六章 总结及展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 作者及导师简介 | 第67-69页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第69-70页 |
