| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究发展与现状 | 第7-11页 |
| 1.2.1 国外发展过程与现状 | 第7-9页 |
| 1.2.2 国内发展过程与现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 存在的问题及发展方向 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容和章节安排 | 第11-13页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 多目标优化理论概述 | 第13-23页 |
| 2.1 多目标优化问题的发展概况 | 第13页 |
| 2.2 多目标优化问题的数学模型和基本概念 | 第13-15页 |
| 2.3 多目标优化问题的求解方法 | 第15-19页 |
| 2.3.1 基于单目标的多目标优化方法 | 第15-17页 |
| 2.3.2 基于启发式的多目标优化方法 | 第17-19页 |
| 2.4 多目标优化问题的基准测试函数和性能度量指标 | 第19-22页 |
| 2.4.1 基准测试函数 | 第20-21页 |
| 2.4.2 性能度量指标 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 钻进参数优化模型及其设计 | 第23-31页 |
| 3.1 钻进模型 | 第23-27页 |
| 3.1.1 机械钻速模型 | 第23-26页 |
| 3.1.2 钻头寿命模型 | 第26-27页 |
| 3.1.3 钻头比能模型 | 第27页 |
| 3.2 钻进参数单目标优化模型 | 第27-28页 |
| 3.3 钻进参数多目标优化模型设计 | 第28-30页 |
| 3.3.1 目标函数 | 第29页 |
| 3.3.2 决策变量 | 第29页 |
| 3.3.3 约束条件 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 多目标粒子群优化算法及其改进设计 | 第31-45页 |
| 4.1 标准粒子群优化算法 | 第31-33页 |
| 4.1.1 数学模型 | 第31-32页 |
| 4.1.2 算法分析及流程 | 第32-33页 |
| 4.1.3 参数设置 | 第33页 |
| 4.2 多目标粒子群优化算法 | 第33-36页 |
| 4.2.1 MOPSO简介 | 第33-34页 |
| 4.2.2 MOPSO的分类 | 第34-35页 |
| 4.2.3 MOPSO的发展与改进 | 第35-36页 |
| 4.3 改进的多目标粒子群优化算法 | 第36-44页 |
| 4.3.1 改进算法的描述及流程 | 第36-37页 |
| 4.3.2 改进算法的具体实现 | 第37-39页 |
| 4.3.3 改进算法的测试及结果分析 | 第39-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 改进的多目标粒子群优化算法在钻进参数优化中的应用 | 第45-53页 |
| 5.1 案例描述及仿真环境 | 第45-46页 |
| 5.1.1 待优化问题描述 | 第45页 |
| 5.1.2 仿真环境 | 第45-46页 |
| 5.2 数学模型相关参数的回归分析求解 | 第46-49页 |
| 5.2.1 回归分析 | 第46页 |
| 5.2.2 钻速方程回归系数的确定 | 第46-49页 |
| 5.3 改进算法相关参数的影响及选择 | 第49-51页 |
| 5.3.1 种群规模和外部集规模对结果的影响及选择 | 第49-50页 |
| 5.3.2 最大迭代次数对结果的影响及选择 | 第50-51页 |
| 5.4 优化结果与分析 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 结论 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
