| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·多目标优化问题的基本概念 | 第10-12页 |
| ·多目标优化问题的一般描述 | 第10-11页 |
| ·Pareto 优化的相关定义 | 第11-12页 |
| ·经典的多目标优化算法 | 第12-16页 |
| ·无偏好方法 | 第13页 |
| ·后偏好方法 | 第13-14页 |
| ·前偏好方法 | 第14页 |
| ·交互式方法 | 第14-15页 |
| ·经典多目标优化算法的局限性 | 第15-16页 |
| ·多目标进化算法的研究现状 | 第16-18页 |
| ·论文内容和组织结构 | 第18-19页 |
| ·论文创新点 | 第19-21页 |
| 第二章 多目标进化算法的理论基础 | 第21-34页 |
| ·进化算法框架与流程 | 第21-22页 |
| ·多目标进化算法的设计目标 | 第22-23页 |
| ·多目标进化算法的设计要点 | 第23-27页 |
| ·适应值评价 | 第24-25页 |
| ·存档种群更新 | 第25-26页 |
| ·精英个体参与 | 第26-27页 |
| ·多目标进化算法的测试函数 | 第27-30页 |
| ·多目标进化算法的性能度量指标 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 一种新的快速稳态ε-支配多目标进化算法 | 第34-65页 |
| ·相关问题分析与文献评述 | 第34-35页 |
| ·弱化的Pareto 支配关系介绍 | 第35-37页 |
| ·ε-支配的多目标进化算法(EDMOEA) | 第37-44页 |
| ·ε-存档种群的升级策略 | 第41-43页 |
| ·EDMOEA 算法的时间复杂度 | 第43-44页 |
| ·实验与讨论 | 第44-64页 |
| ·ZDT-测试函数 | 第47-53页 |
| ·高维ZDT-测试函数 | 第53-59页 |
| ·DTLZ-测试函数 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 两种群协同的稳态多目标进化算法的替换和交配选择策略 | 第65-88页 |
| ·相关问题分析与文献评述 | 第65-66页 |
| ·精英策略 | 第66-68页 |
| ·存档种群和进化种群的替换策略 | 第68-72页 |
| ·存档种群的替换策略 | 第68-71页 |
| ·进化种群的替换策略 | 第71-72页 |
| ·进化和存档种群的交配选择策略 | 第72-73页 |
| ·替换策略和交配选择策略的组合 | 第73-74页 |
| ·实验与讨论 | 第74-87页 |
| ·P_(true) -连接问题 | 第74-80页 |
| ·P_(true) -不连接问题 | 第80-86页 |
| ·讨论 | 第86-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 大量目标优化问题上的多目标进化算法收敛性分析与性能比较 | 第88-108页 |
| ·相关问题分析与文献评述 | 第88-89页 |
| ·DRS 点的概念 | 第89-90页 |
| ·NSGA-II 算法求解大量目标优化问题及其改进策略 | 第90-100页 |
| ·NSGA-II 算法 | 第90-91页 |
| ·大量目标优化问题中的DRS 点 | 第91-95页 |
| ·改进的NSGA-II 算法（M-NSGA-II） | 第95-99页 |
| ·极端值个体的作用 | 第99-100页 |
| ·非Pareto 支配适应值赋值方法处理DRS 点 | 第100-107页 |
| ·非Pareto 支配适应值赋值方法介绍 | 第100-103页 |
| ·非Pareto 支配适应值赋值方法在新的进化框架下的比较 | 第103-107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 第六章 总结与展望 | 第108-110页 |
| ·论文的主要工作和创新性 | 第108-109页 |
| ·今后研究工作展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-117页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
