基于免疫算法的演化多目标优化方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第8页 |
| ·国内外研究状况 | 第8-10页 |
| ·演化多目标优化问题的发展 | 第8-9页 |
| ·解决演化多目标优化问题的方法 | 第9-10页 |
| ·演化多目标优化的理论研究 | 第10页 |
| ·本文的研究工作和创新点 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 演化多目标优化算法 | 第12-28页 |
| ·演化多目标优化问题 | 第12-15页 |
| ·演化多目标优化算法的框架 | 第15-16页 |
| ·基于选择机制的演化多目标算法分类 | 第16-19页 |
| ·并列选择方法 | 第16-17页 |
| ·权重方法 | 第17页 |
| ·Pareto排序方法 | 第17-18页 |
| ·共享函数方法 | 第18-19页 |
| ·典型演化多目标优化算法的比较 | 第19-25页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法 | 第19-22页 |
| ·NPGA算法 | 第22页 |
| ·SPEA算法 | 第22-25页 |
| ·演化多目标优化算法的多样性 | 第25-26页 |
| ·影响演化多目标优化算法多样性的原因 | 第25页 |
| ·演化多目标优化算法多样性保持 | 第25-26页 |
| ·演化多目标优化算法的收敛性 | 第26-27页 |
| ·全局收敛性的条件 | 第26页 |
| ·退化现象 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于免疫算法的演化多目标优化算法 | 第28-45页 |
| ·免疫算法 | 第28-33页 |
| ·免疫算法的基本概念 | 第28-29页 |
| ·免疫算法的特征 | 第29-30页 |
| ·免疫算法的框架和流程 | 第30-32页 |
| ·亲和力的计算 | 第32页 |
| ·克隆选择过程 | 第32-33页 |
| ·免疫算法与演化算法的比较 | 第33-34页 |
| ·基于免疫算法的演化多目标优化算法 | 第34-41页 |
| ·IMM-NSGA-Ⅱ算法构思 | 第34-35页 |
| ·IMM-NSGA-Ⅱ算法框架和步骤 | 第35-38页 |
| ·免疫算子模块设计 | 第38-39页 |
| ·IMM-NSGA-Ⅱ算法伪代码 | 第39-40页 |
| ·IMM-NSGA-Ⅱ算法分析 | 第40-41页 |
| ·基于NSGA-Ⅱ算法的改进策略 | 第41-43页 |
| ·改进排序适应度策略 | 第41-42页 |
| ·算术交叉算子设计 | 第42页 |
| ·按需分层策略 | 第42-43页 |
| ·设定阈值选择策略 | 第43页 |
| ·基于信息熵的多样性度量方法 | 第43-44页 |
| ·基于距离的收敛性度量方法 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于免疫算法的演化多目标优化算法的测试 | 第45-55页 |
| ·标准测试函数 | 第45-47页 |
| ·测试模型 | 第47页 |
| ·测试结果 | 第47-53页 |
| ·测试分析 | 第53-54页 |
| ·多样性分析 | 第53-54页 |
| ·收敛性分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 硕士期间参与的科研项目和发表的论文 | 第63页 |
