基于多种群协同的多目标粒子群优化算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 多目标优化国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第10-11页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 多目标优化 | 第13-19页 |
| 2.1 多目标优化问题 | 第13-16页 |
| 2.1.1 多目标优化基本概念 | 第13-14页 |
| 2.1.2 非支配解 | 第14-15页 |
| 2.1.3 适应度评价 | 第15页 |
| 2.1.4 收敛性与多样性分析 | 第15-16页 |
| 2.2 常见多目标优化算法 | 第16-17页 |
| 2.3 经典多目标进化算法NSGA-Ⅱ | 第17-18页 |
| 2.4 本章总结 | 第18-19页 |
| 第三章 粒子群优化算法 | 第19-29页 |
| 3.1 群智能算法简介 | 第19-20页 |
| 3.2 PSO算法 | 第20-26页 |
| 3.2.1 PSO基本数学模型 | 第20-21页 |
| 3.2.2 PSO算法流程 | 第21-22页 |
| 3.2.3 PSO邻域拓扑结构 | 第22-23页 |
| 3.2.4 PSO参数分析 | 第23-25页 |
| 3.2.5 几种改进的PSO算法 | 第25-26页 |
| 3.3 粒子群算法与其它优化算法的比较 | 第26-27页 |
| 3.4 粒子群算法的应用 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 多种群协同PSO多目标优化算法 | 第29-46页 |
| 4.1 多种群协同PSO多目标优化算法基本原理 | 第29页 |
| 4.2 多种群协同PSO多目标优化算法设计 | 第29-36页 |
| 4.2.1 多种群协同PSO多目标优化算法模型 | 第29-31页 |
| 4.2.2 外部档案更新机制 | 第31-32页 |
| 4.2.3 精英变异策略 | 第32-33页 |
| 4.2.4 非支配解的选择 | 第33-34页 |
| 4.2.5 基于拥堵距离选择机制 | 第34-35页 |
| 4.2.6 多种群协同PSO多目标优化算法步骤 | 第35-36页 |
| 4.3 算法性能测试实验 | 第36-45页 |
| 4.3.1 测试函数 | 第36-37页 |
| 4.3.2 测试平台和环境 | 第37页 |
| 4.3.3 参数的选择 | 第37-39页 |
| 4.3.4 测试结果及分析 | 第39-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 MP-MOPSO求解多目标0/1背包问题 | 第46-51页 |
| 5.1 多背包问题描述 | 第46-47页 |
| 5.2 评价参数 | 第47页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第47-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
