多目标演化学习理论与方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 引言 | 第11-13页 |
| 1.2 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.3 有待研究的问题 | 第15-16页 |
| 1.4 本文工作 | 第16-19页 |
| 2 约束优化下的多目标演化算法性能分析 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19-23页 |
| 2.2 P问题上的分析案例 | 第23-27页 |
| 2.3 NP难问题上的分析案例 | 第27-32页 |
| 2.4 小结 | 第32-33页 |
| 3 多目标演化算法交叉算子的效用分析 | 第33-63页 |
| 3.1 引言 | 第33-36页 |
| 3.2 带交叉算子的多目标演化算法 | 第36-39页 |
| 3.3 P问题上的分析案例 | 第39-52页 |
| 3.4 NP难问题上的分析案例 | 第52-60页 |
| 3.5 小结 | 第60-63页 |
| 4 带噪优化下的多目标演化算法性能分析 | 第63-109页 |
| 4.1 引言 | 第63-66页 |
| 4.2 EA易问题上的分析案例 | 第66-93页 |
| 4.3 EA难问题上的分析案例 | 第93-106页 |
| 4.4 小结 | 第106-109页 |
| 5 多目标演化选择性集成算法 | 第109-125页 |
| 5.1 引言 | 第109-111页 |
| 5.2 PEP方法 | 第111-113页 |
| 5.3 理论分析 | 第113-118页 |
| 5.4 实验结果 | 第118-123页 |
| 5.5 小结 | 第123-125页 |
| 6 多目标演化子集选择算法 | 第125-141页 |
| 6.1 引言 | 第125-128页 |
| 6.2 POSS方法 | 第128-129页 |
| 6.3 理论分析 | 第129-135页 |
| 6.4 实验结果 | 第135-138页 |
| 6.5 小结 | 第138-141页 |
| 7 总结 | 第141-145页 |
| 参考文献 | 第145-163页 |
| 致谢 | 第163-165页 |
| A 攻读博士学位期间的学术成果和获奖情况 | 第165-168页 |
