| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·多目标优化问题的基本概念 | 第11-12页 |
| ·传统的多目标最优化方法 | 第12-14页 |
| ·化多为少的方法 | 第13页 |
| ·分层序列法 | 第13-14页 |
| ·多目标优化问题的智能算法 | 第14-16页 |
| ·遗传算法概述 | 第14-15页 |
| ·蚁群算法概述 | 第15-16页 |
| ·粒子群算法概述 | 第16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 几种经典的智能优化算法与多目标优化 | 第19-44页 |
| ·遗传算法 | 第19-27页 |
| ·遗传算法的特点 | 第20-22页 |
| ·遗传算法的设计和实现 | 第22-25页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的优越性与局限性 | 第26-27页 |
| ·蚁群算法 | 第27-33页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第28页 |
| ·蚁群算法的设计和实现 | 第28-30页 |
| ·蚁群算法的收敛性 | 第30-33页 |
| ·蚁群算法的优越性与局限性 | 第33页 |
| ·粒子群算法 | 第33-38页 |
| ·粒子群算法基本思想 | 第33-34页 |
| ·粒子群算法的收敛性 | 第34-37页 |
| ·粒子群算法的特点 | 第37-38页 |
| ·非支配排序遗传算法(NSGA)及 NSGA-II | 第38-43页 |
| ·非支配排序遗传算法(NSGA ) | 第38-39页 |
| ·带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II) | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 遗传算法和蚁群算法的融合 | 第44-58页 |
| ·遗传算法和蚁群算法的简单融合 | 第44-46页 |
| ·算法思路 | 第44页 |
| ·GAAA 中遗传算法的定义与设置 | 第44-45页 |
| ·GAAA 中蚁群算法的改进与衔接 | 第45-46页 |
| ·简单融合算法的评价 | 第46页 |
| ·多目标蚁群遗传算法 | 第46-50页 |
| ·算法思路 | 第46页 |
| ·输入参数及初始化 | 第46-47页 |
| ·决策集更新 | 第47-48页 |
| ·遗传操作 | 第48页 |
| ·信息素更新 | 第48-49页 |
| ·算法步骤 | 第49-50页 |
| ·算法实验及改进 | 第50-57页 |
| ·算法性能评价方式 | 第50-51页 |
| ·数值实验 | 第51-53页 |
| ·算法的改进及实例验证 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于多目标蚁群遗传算法的水资源优化配置问题研究 | 第58-68页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·水资源优化配置研究现状及发展趋势 | 第59-62页 |
| ·水资源优化配置研究进展 | 第59-60页 |
| ·常用水资源优化配置方法及发展 | 第60-62页 |
| ·区域多目标水资源优化配置模型 | 第62-64页 |
| ·目标函数的建立 | 第62-64页 |
| ·约束条件的确定 | 第64页 |
| ·多目标蚁群遗传算法求解模型 | 第64页 |
| ·应用实例 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
