| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 插图或附表清单 | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| ·多目标进化算法的研究进展 | 第13-14页 |
| ·多目标进化算法的研究热点 | 第14-17页 |
| ·求解多目标优化的新型进化范例研究 | 第15页 |
| ·新型占优机制研究 | 第15页 |
| ·高维多目标优化研究 | 第15-16页 |
| ·多目标优化测试问题研究 | 第16-17页 |
| ·论文的研究意义和主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文的研究意义 | 第17页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 2 进化算法与多目标优化问题 | 第18-25页 |
| ·进化算法简介 | 第18-21页 |
| ·进化算法的基本思想 | 第18页 |
| ·进化算法的基本操作过程 | 第18-20页 |
| ·进化算法的实现技术 | 第20页 |
| ·进化算法的优点和缺陷 | 第20-21页 |
| ·多目标优化问题的基本概念 | 第21-25页 |
| ·多目标优化问题 | 第21-22页 |
| ·多目标优化的最优解 | 第22-25页 |
| 3 进化多目标优化的主要算法 | 第25-33页 |
| ·进化多目标优化算法的基本框架 | 第25-26页 |
| ·第一代进化多目标优化算法 | 第26-28页 |
| ·多目标遗传算法 | 第27页 |
| ·非劣分类遗传算法 | 第27页 |
| ·小生境Pareto遗传算法 | 第27-28页 |
| ·第二代进化多目标优化算法 | 第28-33页 |
| ·强度Pareto进化算法Ⅰ和Ⅱ | 第28-30页 |
| ·Pareto存档进化策略,Pareto包络选择算法Ⅰ和Ⅱ | 第30-31页 |
| ·非劣分类遗传算法-Ⅱ | 第31-33页 |
| 4 基于种群分类的复杂约束进化多目标优化算法 | 第33-42页 |
| ·进化多目标算法中常用的约束处理方法 | 第33-35页 |
| ·改进的基于种群分类的约束进化多目标算法 | 第35-39页 |
| ·算法的基本思想 | 第35页 |
| ·可行群体的划分 | 第35-36页 |
| ·可行Pareto群体的划分 | 第36-37页 |
| ·聚类Pareto最优群体的划分 | 第37-38页 |
| ·算法过程 | 第38-39页 |
| ·算法测试 | 第39-42页 |
| 5 约束多目标优化遗传算法在机械设计中的应用 | 第42-46页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·行星齿轮传动参数的优化模型 | 第42-45页 |
| ·设计变量 | 第43页 |
| ·目标函数 | 第43页 |
| ·约束条件 | 第43-45页 |
| ·计算实例 | 第45-46页 |
| 总结 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第53页 |