| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 复杂前沿MOEAs回顾 | 第16-18页 |
| 1.2.2 高维问题的MOEAs回顾 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第19-20页 |
| 1.4 本文结构 | 第20-22页 |
| 第2章 多目标进化算法 | 第22-37页 |
| 2.1 多目标优化问题的相关定义 | 第22-23页 |
| 2.2 复杂前沿问题介绍 | 第23-24页 |
| 2.3 高维多目标优化问题介绍 | 第24-25页 |
| 2.4 基于支配关系的多目标进化算法 | 第25-26页 |
| 2.4.1 Pareto支配关系 | 第25-26页 |
| 2.4.2 其他支配关系 | 第26页 |
| 2.5 基于分解的多目标进化算法 | 第26-32页 |
| 2.5.1 权重向量生成方法 | 第27-28页 |
| 2.5.2 聚合方法 | 第28-32页 |
| 2.6 生成下一代解的方法 | 第32-33页 |
| 2.6.1 模拟二进制交叉 | 第32页 |
| 2.6.2 差分进化算子 | 第32-33页 |
| 2.6.3 变异算子 | 第33页 |
| 2.7 性能评价指标 | 第33-34页 |
| 2.8 结果可视化 | 第34-36页 |
| 2.8.1 MOP的可视化 | 第34页 |
| 2.8.2 MaOP的可视化 | 第34-36页 |
| 2.9 小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于改进的PBI方法和参照点调整策略的多目标进化算法 | 第37-61页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 NSGA-MPBI算法描述 | 第38-46页 |
| 3.2.1 NSGA-MPBI算法框架 | 第39页 |
| 3.2.2 环境选择 | 第39-42页 |
| 3.2.3 参照点调整策略(ARP) | 第42-45页 |
| 3.2.4 NSGA-MPBI算法分析 | 第45-46页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第46-60页 |
| 3.3.1 测试问题 | 第46页 |
| 3.3.2 实验参数设置 | 第46-47页 |
| 3.3.3 二维MOP实验对比 | 第47-49页 |
| 3.3.4 三维MOP实验对比 | 第49-51页 |
| 3.3.5 NSGA-MPBI收敛性能分析 | 第51-52页 |
| 3.3.6 三维退化以及不连续MOP实验对比 | 第52-54页 |
| 3.3.7 ARP分析 | 第54-56页 |
| 3.3.8 参数分析 | 第56-57页 |
| 3.3.9 MaOP实验对比 | 第57-60页 |
| 3.4 小结 | 第60-61页 |
| 第4章 一种基于贪心策略的高维多目标进化算法 | 第61-81页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 MOEA/D-GAS算法描述 | 第62-65页 |
| 4.2.1 MOEA/D-GAS框架 | 第62页 |
| 4.2.2 基于贪心策略的选择(GBS) | 第62-63页 |
| 4.2.3 基于角度的选择(ABS) | 第63-64页 |
| 4.2.4 MOEA/D-GAS算法分析 | 第64-65页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第65-80页 |
| 4.3.1 测试问题 | 第65页 |
| 4.3.2 实验参数设置 | 第65-66页 |
| 4.3.3 DTLZ系列测试问题 | 第66-69页 |
| 4.3.4 WFG系列测试问题 | 第69-74页 |
| 4.3.5 参数topK分析 | 第74-76页 |
| 4.3.6 参数θ分析 | 第76-78页 |
| 4.3.7 聚合函数对MOEA/D-GAS的影响 | 第78-79页 |
| 4.3.8 更高维的多目标优化问题 | 第79-80页 |
| 4.4 小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附录 A 发表论文和参加科研情况说明 | 第90页 |