基于群智能及博弈策略的多目标优化算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容与文章结构 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·本文的工作安排 | 第15-17页 |
| 第2章 群智能算法与博弈论 | 第17-28页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·群体智能算法 | 第17-23页 |
| ·遗传算法 | 第18-20页 |
| ·粒子群算法 | 第20-21页 |
| ·量子进化算法 | 第21-23页 |
| ·博弈论概述 | 第23-24页 |
| ·博弈论研究现状 | 第23-24页 |
| ·博弈论相关概念 | 第24页 |
| ·博弈论分类 | 第24-27页 |
| ·完全信息静态博弈 | 第25-26页 |
| ·完全信息动态博弈 | 第26页 |
| ·不完全信息静态博弈 | 第26-27页 |
| ·不完全信息动态博弈 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 多目标优化 | 第28-34页 |
| ·多目标优化问题概述 | 第28-31页 |
| ·基本概念 | 第28-29页 |
| ·经典多目标优化算法 | 第29-31页 |
| ·多目标遗传算法 | 第31-33页 |
| ·多目标遗传算法简述 | 第31页 |
| ·重要多目标遗传算法 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于贝叶斯博弈的多目标遗传算法 | 第34-45页 |
| ·静态贝叶斯博弈 | 第34-35页 |
| ·基于静态贝叶斯博弈的多目标遗传算法 | 第35-39页 |
| ·博弈模型 | 第35-37页 |
| ·算法的贝叶斯纳什均衡 | 第37-38页 |
| ·算法描述 | 第38-39页 |
| ·算法收敛性分析 | 第39-40页 |
| ·实验分析 | 第40-43页 |
| ·实验参数 | 第40-41页 |
| ·测试函数 | 第41页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第5章 基于SBG-MOGA的网格调度问题求解 | 第45-53页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·经典网格调度算法 | 第45-47页 |
| ·UDA算法 | 第45-46页 |
| ·OLB算法 | 第46页 |
| ·MCT算法 | 第46页 |
| ·MIN-MIN算法 | 第46-47页 |
| ·算法设计 | 第47-50页 |
| ·问题描述 | 第47页 |
| ·编码设计 | 第47-48页 |
| ·博弈模型 | 第48页 |
| ·精英集合 | 第48-49页 |
| ·遗传操作 | 第49页 |
| ·算法流程 | 第49-50页 |
| ·仿真实验分析 | 第50-52页 |
| ·实验参数设置 | 第50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61页 |
