| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-30页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 动态优化问题描述 | 第14-16页 |
| 1.2.1 单目标动态优化问题 | 第14-15页 |
| 1.2.2 多目标动态优化问题 | 第15-16页 |
| 1.3 动态优化方法的研究现状 | 第16-27页 |
| 1.3.1 几类重要的动态优化方法 | 第17-19页 |
| 1.3.2 控制向量参数法方法 | 第19-25页 |
| 1.3.3 多目标动态优化方法 | 第25-26页 |
| 1.3.4 动态优化方法文献评述 | 第26-27页 |
| 1.4 本文主要研究内容和安排 | 第27-30页 |
| 第2章 基于混合梯度粒子群优化的单目标动态优化方法 | 第30-46页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 粒子群优化算法简介 | 第30-32页 |
| 2.3 求解动态优化问题的混合梯度粒子群优化(HGPSO)算法 | 第32-35页 |
| 2.3.1 控制向量参数化 | 第32-33页 |
| 2.3.2 梯度搜索算法 | 第33-34页 |
| 2.3.3 HGPSO算法 | 第34-35页 |
| 2.4 HGPSO算法求解动态优化问题 | 第35-44页 |
| 2.4.1 实验参数设定 | 第35-36页 |
| 2.4.2 性能评价准则 | 第36页 |
| 2.4.3 仿真结果与分析 | 第36-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第3章 基于动态时间网格控制向量参数化的单目标动态优化方法 | 第46-59页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 动态时间网格控制向量参数化方法 | 第46-50页 |
| 3.2.1 控制向量参数化 | 第46-47页 |
| 3.2.2 等分时间网格策略(udCVP) | 第47-48页 |
| 3.2.3 动态时间网格策略(ndCVP) | 第48-50页 |
| 3.3 ndCVP-HGPSO求解动态优化问题 | 第50-58页 |
| 3.3.1 测试问题和实验设置 | 第51页 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 | 第51-55页 |
| 3.3.3 ndCVP-HGPSO和udCVP-HGPSO比较分析 | 第55-58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于排名变异差分进化的约束单目标动态优化方法 | 第59-73页 |
| 4.1 引言 | 第59-60页 |
| 4.2 差分进化算法简介 | 第60-61页 |
| 4.3 求解约束动态优化问题的排名变异差分进化(DE-RMO)算法 | 第61-65页 |
| 4.3.1 状态变量约束处理方式 | 第61-62页 |
| 4.3.2 约束排名变异算子 | 第62-63页 |
| 4.3.3 排名变异差分进化(DE-RMO)算法 | 第63-65页 |
| 4.4 DE-RMO求解约束动态优化问题 | 第65-71页 |
| 4.4.1 参数设定和性能指标 | 第65页 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 | 第65-71页 |
| 4.4.3 TDE-RMO和其它进化算法比较分析 | 第71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 基于排名变异多目标差分进化的多目标动态优化方法 | 第73-93页 |
| 5.1 引言 | 第73-74页 |
| 5.2 排名变异多目标差分进化MODE-RMO算法 | 第74-78页 |
| 5.2.1 多目标差分排名变异算子 | 第74-77页 |
| 5.2.2 MODE-RMO算法 | 第77-78页 |
| 5.3 标准多目标优化测试函数仿真研究 | 第78-84页 |
| 5.3.1 测试函数和性能指标 | 第78-80页 |
| 5.3.2 MODE-RMO和其它算法比较分析 | 第80-83页 |
| 5.3.3 多目标排名变异算子有效性分析 | 第83-84页 |
| 5.4 MODE-RMO求解多目标动态优化问题 | 第84-92页 |
| 5.4.1 MODE-RMO算法求解多目标动态优化问题的框架 | 第84-86页 |
| 5.4.2 Problem 1：批式反应器的温度控制问题 | 第86-88页 |
| 5.4.3 Problem 2：管式反应器催化剂混合问题 | 第88-90页 |
| 5.4.4 Problem 3：补料批式反应器的最优操作问题 | 第90-92页 |
| 5.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 第6章 基于自适应差分进化的约束多目标动态优化方法 | 第93-113页 |
| 6.1 引言 | 第93页 |
| 6.2 参数和策略集成的多目标差分进化(EPSMODE)算法 | 第93-96页 |
| 6.2.1 控制参数和变异策略候选池 | 第94-95页 |
| 6.2.2 EPSMODE算法进化操作 | 第95页 |
| 6.2.3 控制参数和变异策略的更新 | 第95-96页 |
| 6.2.4 多目标约束处理机制 | 第96页 |
| 6.2.5 EPSMODE算法的实现流程 | 第96页 |
| 6.3 标准约束多目标优化测试函数仿真研究 | 第96-104页 |
| 6.3.1 约束多目标测试函数 | 第97-99页 |
| 6.3.2 EPSMODE和其它算法比较分析 | 第99-102页 |
| 6.3.3 EPSMODE算法的自适应性 | 第102-104页 |
| 6.4 EPSMODE算法求解约束多目标动态优化问题 | 第104-111页 |
| 6.4.1 EPSMODE算法求解约束多目标动态优化问题的框架 | 第104-105页 |
| 6.4.2 Problem 1：冷却夹套批式反应器的最优加料操作问题 | 第105-108页 |
| 6.4.3 Problem 2：批式反应器中青霉素生产问题 | 第108-111页 |
| 6.5 本章小结 | 第111-113页 |
| 第7章 总结和展望 | 第113-116页 |
| 7.1 全文工作内容总结 | 第113-114页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 攻读博士期间的主要学术成果 | 第127页 |
