基于协同进化算法解决大规模优化和多目标优化问题的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 大规模优化问题的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 多目标优化问题的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 协同进化算法的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.5 论文主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 协同进化算法概述 | 第18-28页 |
| 2.1 协同进化算法的思想 | 第18-19页 |
| 2.2 协同进化算法中各组成部分的选择 | 第19-24页 |
| 2.2.1 分解策略的选择 | 第19-21页 |
| 2.2.2 子种群进化方法的选择 | 第21-24页 |
| 2.3 协同进化算法融合其他搜索策略 | 第24-27页 |
| 2.3.1 协同进化算法融合局部搜索策略 | 第24-26页 |
| 2.3.2 协同进化算法融合全局搜索策略 | 第26页 |
| 2.3.3 协同进化算法融合精英策略 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 协同进化算法解决大规模优化问题 | 第28-42页 |
| 3.1 大规模优化问题的定义 | 第28-29页 |
| 3.2 大规模优化问题的常用解决方法 | 第29-30页 |
| 3.3 算法流程 | 第30-35页 |
| 3.3.1 基于随机种群的分组策略 | 第30-32页 |
| 3.3.2 基于自适应差分进化的子问题求解 | 第32-34页 |
| 3.3.3 基于模拟退火的随机搜索机制 | 第34-35页 |
| 3.3.4 局部搜索链 | 第35页 |
| 3.4 实验 | 第35-41页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第36-37页 |
| 3.4.2 算法组成部分重要性分析 | 第37-38页 |
| 3.4.3 与其他算法的比较分析 | 第38-40页 |
| 3.4.4 算法收敛性分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 协同进化算法解决多目标优化问题 | 第42-62页 |
| 4.1 多目标优化问题 | 第42-46页 |
| 4.1.1 多目标优化问题的定义 | 第42-43页 |
| 4.1.2 多目标优化算法解集评价指标 | 第43-45页 |
| 4.1.3 多目标进化算法概述 | 第45-46页 |
| 4.2 协同进化解决多目标优化问题 | 第46-53页 |
| 4.2.1 算法思想和流程 | 第47页 |
| 4.2.2 种群产生策略 | 第47-48页 |
| 4.2.3 新群体构造策略 | 第48-50页 |
| 4.2.4 普通种群进化策略 | 第50-52页 |
| 4.2.5 精英种群局部搜索策略 | 第52-53页 |
| 4.3 实验 | 第53-61页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第53-54页 |
| 4.3.2 算法自身组成部分分析 | 第54-59页 |
| 4.3.3 与其他多目标进化算法比较分析 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |
