| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第17-20页 |
| 1 绪论 | 第20-28页 |
| 1.1 研究动机 | 第20-21页 |
| 1.2 研究目标 | 第21页 |
| 1.3 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.4 研究方法 | 第23-25页 |
| 1.5 研究成果及意义 | 第25-26页 |
| 1.6 论文结构 | 第26-27页 |
| 1.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 2 相关方法研究现状 | 第28-41页 |
| 2.1 锚护网络结构设计方法 | 第28-29页 |
| 2.2 多目标优化问题 | 第29-35页 |
| 2.3 代理模型构建技术 | 第35-37页 |
| 2.4 融入偏好的多目标进化优化方法 | 第37-38页 |
| 2.5 代理模型更新方法 | 第38-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 3 锚护网络结构多目标进化优化设计方法 | 第41-53页 |
| 3.1 研究背景 | 第41-42页 |
| 3.2 锚护网络结构多目标数学模型 | 第42-44页 |
| 3.3 基于NSGA-II的锚护网络结构优化方法 | 第44-47页 |
| 3.4 实例分析 | 第47-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 交互式偏好下的锚护网络结构多目标进化设计方法 | 第53-76页 |
| 4.1 研究背景 | 第53-54页 |
| 4.2 偏好的嵌入 | 第54-58页 |
| 4.3 偏好取向变化的检测及追踪策略 | 第58-60页 |
| 4.4 融入偏好的NSGA-II | 第60页 |
| 4.5 实例分析 | 第60-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-76页 |
| 5 交互式偏好下的支护质量代理模型更新策略 | 第76-92页 |
| 5.1 研究背景 | 第76-77页 |
| 5.2 融入交互过程的进化算法与代理模型更新的并行框架 | 第77-79页 |
| 5.3 基于优势进化方向的新增样本点选取准则 | 第79-80页 |
| 5.4 代理模型的更新条件 | 第80-81页 |
| 5.5 算法终止条件 | 第81-82页 |
| 5.6 实验分析 | 第82-90页 |
| 5.7 本章小结 | 第90-92页 |
| 6 锚护网络结构多目标优化设计系统 | 第92-106页 |
| 6.1 设计总体框架 | 第92-93页 |
| 6.2 系统组成 | 第93-105页 |
| 6.3 本章小结 | 第105-106页 |
| 7 结论 | 第106-110页 |
| 7.1 本文工作 | 第106-108页 |
| 7.2 本文创新点 | 第108-109页 |
| 7.3 进一步研究工作 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-117页 |
| 作者简历 | 第117-119页 |
| 学位论文数据集 | 第119页 |