| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 多目标优化当前热点研究问题 | 第11-12页 |
| 1.3 数据挖掘在多目标优化中的应用 | 第12-15页 |
| 1.4 本文所作的工作 | 第15-17页 |
| 第2章 优化函数已知的区间多目标优化算法 | 第17-23页 |
| 2.1 区间多目标优化问题 | 第17-18页 |
| 2.2 区间Pareto支配性定义 | 第18-19页 |
| 2.3 区间拥挤距离 | 第19-20页 |
| 2.4 约束处理方法 | 第20页 |
| 2.5 区间NSGA-II算法 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 求解昂贵区间多目标优化问题的高斯代理模型 | 第23-44页 |
| 3.1 区间优化函数辨识 | 第23-29页 |
| 3.1.1 建模数据集 | 第23-24页 |
| 3.1.2 高斯过程 | 第24-27页 |
| 3.1.3 协方差函数 | 第27页 |
| 3.1.4 区间函数建模策略 | 第27-29页 |
| 3.2 算法步骤 | 第29-31页 |
| 3.2.1 模型辨识步骤 | 第29-30页 |
| 3.2.2 改进的NSGA-II算法步骤 | 第30-31页 |
| 3.3 收敛性分析 | 第31-34页 |
| 3.4 算法测度 | 第34-35页 |
| 3.5 仿真分析 | 第35-43页 |
| 3.5.1 模型辨识分析 | 第36-38页 |
| 3.5.2 权重系数对代理模型的影响 | 第38-40页 |
| 3.5.3 不确定度对代理模型的影响 | 第40-41页 |
| 3.5.4 代理模型的有效性分析 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 区间多目标优化中决策空间约束、支配及同序解筛选策略 | 第44-64页 |
| 4.1 可行解和Pareto支配性的最近邻预测 | 第44-46页 |
| 4.1.1 可行解预测 | 第44-45页 |
| 4.1.2 支配性预测 | 第45-46页 |
| 4.1.3 训练样本集 | 第46页 |
| 4.2 决策空间拥挤距离 | 第46-49页 |
| 4.2.1 PCA算法 | 第47页 |
| 4.2.2 决策空间拥挤距离计算方法 | 第47-49页 |
| 4.3 算法步骤 | 第49-52页 |
| 4.4 收敛性分析 | 第52-54页 |
| 4.5 仿真分析 | 第54-63页 |
| 4.5.1 聚类数对算法的影响 | 第55页 |
| 4.5.2 预测准确率 | 第55-58页 |
| 4.5.3 本文算法与优化函数已知算法的比较 | 第58-60页 |
| 4.5.4 约束、支配及同序解筛选策略有效性分析 | 第60-62页 |
| 4.5.5 不同ke对算法的影响 | 第62-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |