| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·多目标优化问题研究概论 | 第10-14页 |
| ·多目标优化问题的定义 | 第10-11页 |
| ·多目标优化方法的发展历史 | 第11-12页 |
| ·基于Pareto的多目标最优解集 | 第12-14页 |
| ·多目标进化算法的研究现状 | 第14-17页 |
| ·多目标进化算法的分类 | 第14-15页 |
| ·多目标进化算法的新方向 | 第15-17页 |
| ·论文主要研究内容与结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 差分进化算法研究综述 | 第19-29页 |
| ·差分进化算法概述 | 第19-25页 |
| ·差分进化算法基本策略 | 第20-22页 |
| ·差分进化算法的参数分析 | 第22-23页 |
| ·差分进化算法的改进及研究现状 | 第23-25页 |
| ·差分进化算法在多目标优化问题中的应用 | 第25-28页 |
| ·差分进化算法的优势 | 第25-26页 |
| ·多目标差分进化算法的研究现状 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 多目标差分进化混合算法研究 | 第29-44页 |
| ·多目标差分进化算法缺陷分析 | 第29-31页 |
| ·退化现象分析 | 第29-30页 |
| ·差分进化算法缺陷分析 | 第30-31页 |
| ·单纯形搜索算法概述 | 第31-33页 |
| ·多目标差分进化-单纯形混合优化算法 | 第33-37页 |
| ·多目标差分-单纯形混合优化算法的基本思想 | 第33页 |
| ·改进的选择操作 | 第33-34页 |
| ·基于欧氏距离的Pareto排序 | 第34-36页 |
| ·单纯形局部搜索 | 第36-37页 |
| ·SM-DEMO算法的实现 | 第37-39页 |
| ·算法测试与结果分析 | 第39-43页 |
| ·多目标优化经典测试函数 | 第39页 |
| ·多目标优化性能评价准则 | 第39-40页 |
| ·SM-DEMO参数设置及结果分析 | 第40-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于多种群差分进化算法求解约束多目标优化问题 | 第44-58页 |
| ·智能约束处理技术研究 | 第44-48页 |
| ·约束优化问题描述与分析 | 第45-46页 |
| ·基于进化算法的约束处理技术研究 | 第46-48页 |
| ·基于多种群差分进化的约束多目标混合优化算法 | 第48-52页 |
| ·算法基本思想 | 第49-50页 |
| ·不可行解的目标函数 | 第50-51页 |
| ·自适应差分变异算子 | 第51-52页 |
| ·加入单纯形搜索 | 第52页 |
| ·基于多种群差分进化混合算法的实现 | 第52-54页 |
| ·算法测试和结果分析 | 第54-57页 |
| ·测试函数 | 第54-55页 |
| ·参数设置和结果分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第五章 多目标差分进化混合算法在磨矿分级中的应用 | 第58-67页 |
| ·磨矿分级工艺过程概述与分析 | 第58-62页 |
| ·磨矿分级过程概述 | 第58-59页 |
| ·磨矿分级过程预测模型 | 第59-62页 |
| ·磨矿分级过程多目标优化模型及求解 | 第62-66页 |
| ·磨矿分级多目标优化模型 | 第62-63页 |
| ·磨矿分级过程工况条件优化 | 第63-65页 |
| ·基于TOPSIS法的工况决策 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·论文总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第77页 |