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多目标优化算法及其在化工中的应用研究

中文摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究的背景与意义第9-10页
    1.2 研究现状分析第10-14页
        1.2.1 多目标优化算法的研究进展第10-12页
        1.2.2 多目标优化算法的应用进展第12-13页
        1.2.3 列队竞争算法的研究与应用进展第13-14页
    1.3 本文研究内容第14-16页
第2章 非支配遗传算法和列队竞争算法基础知识第16-28页
    2.1 多目标优化问题第16-18页
        2.1.1 多目标优化问题的描述第16页
        2.1.2 Pareto优化的相关定义第16-18页
    2.2 列队竞争算法LCA第18-21页
        2.2.1 算法框架第18-19页
        2.2.2 主要操作算子第19-21页
    2.3 非支配遗传算法NSGA-II第21-25页
        2.3.1 NSGA-II计算框架第21-23页
        2.3.2 快速非支配排序方法第23-24页
        2.3.3 拥挤度距离第24-25页
    2.4 算法性能评价指标第25-27页
        2.4.1 解集的收敛性评价方法第25-26页
        2.4.2 解集的均匀性评价方法第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 多目标列队竞争算法第28-55页
    3.1 算法主要策略第28-30页
    3.2 MOLCA算法流程第30-32页
    3.3 MOLCA参数选取第32-42页
        3.3.1 家族数目第33-35页
        3.3.2 子代数目第35-38页
        3.3.3 进化代数第38-40页
        3.3.4 收缩因子第40-42页
    3.4 数值实例分析第42-48页
        3.4.1 经典测试函数求解第42页
        3.4.2 计算结果分析第42-48页
    3.5 MOLCA在催化裂化主分馏塔操作参数优化中的应用第48-54页
        3.5.1 FCC主分馏塔的模拟第48-49页
        3.5.2 FCC主分馏塔优化模型第49-51页
        3.5.3 FCC主分馏塔优化模型求解第51-52页
        3.5.4 计算结果分析第52-54页
    3.6 本章小结第54-55页
第4章 基于MOLCA与NSGA-II的混合算法第55-74页
    4.1 算法主要策略第55-58页
        4.1.1 非支配排序策略第55-56页
        4.1.2 拥挤度距离计算策略第56-58页
    4.2 算法流程第58-59页
    4.3 数值实例分析第59-66页
        4.3.1 经典测试函数求解第59-60页
        4.3.2 算法性能评价第60-66页
    4.4 MOLCA-NSGA-II在甲醇制烯烃分离过程中的应用第66-73页
        4.4.1 甲醇制烯烃分离过程模拟第67-68页
        4.4.2 甲醇制烯烃分离过程优化模型第68-70页
        4.4.3 甲醇制烯烃分离过程优化模型求解第70-71页
        4.4.4 计算结果分析第71-73页
    4.5 本章小结第73-74页
第5章 结论与展望第74-76页
    5.1 结论第74-75页
    5.2 展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间获得的科研成果第81页

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