| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 第一节 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 第二节 多目标进化算法的研究现状 | 第13-16页 |
| 第三节 论文的主要内容及结构安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 论文的结构安排及研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 多目标进化算法的相关理论 | 第19-27页 |
| 第一节 多目标优化的基本概念 | 第19-20页 |
| 2.1.1 多目标优化问题的数学模型 | 第19页 |
| 2.1.2 Pareto优化的相关定义 | 第19-20页 |
| 第二节 多目标进化算法的理论基础 | 第20-23页 |
| 2.2.1 进化算法的基本概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 进化算法的框架和流程 | 第21-22页 |
| 2.2.3 多目标进化算法的设计目标与关键问题 | 第22-23页 |
| 第三节 多目标优化算法的测试函数及性能评价方法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 测试函数 | 第23-24页 |
| (1) ZDT系列测试函数 | 第23-24页 |
| (2) DTLZ系列测试函数 | 第24页 |
| 2.3.2 性能评价指标 | 第24-27页 |
| 第三章 具有多形态种群协同的多目标优化算法 | 第27-45页 |
| 第一节 引言 | 第27-28页 |
| 第二节 算法CMOAPP中三个关键问题的解决策略 | 第28-32页 |
| 3.2.1 单目标种群与多目标种群协同进化 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于向量夹角的次优非支配个体选择方法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 基于排序链表的拥挤个体删除策略LBPRS | 第30-32页 |
| 第三节 一种具有多形态种群协同的多目标优化算法 | 第32-35页 |
| 3.3.1 算法流程 | 第32-33页 |
| 3.3.2 算法相关步骤分析 | 第33-34页 |
| 3.3.3 计算复杂度分析 | 第34-35页 |
| 第四节 仿真实验结果与分析 | 第35-43页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第35页 |
| 3.4.2 Pareto最优前沿面比 | 第35-40页 |
| 3.4.3 四种算法统计箱型图比较 | 第40-43页 |
| 第五节 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 融合张角拥挤控制策略的高维多目标优化 | 第45-63页 |
| 第一节 引言 | 第45-46页 |
| 第二节 基于张角的种群拥挤控制策略 | 第46-50页 |
| 4.2.1 概念及定义 | 第46-47页 |
| 4.2.2 拥挤控制策略CCSOA | 第47-48页 |
| 4.2.3 算法分析 | 第48-50页 |
| 第三节 融合张角拥挤控制策略的目标优化算法MOEA-ccsoa | 第50-52页 |
| 4.3.1 环境选择操作 | 第50-51页 |
| 4.3.2 基因操作 | 第51页 |
| 4.3.3 讨论分析 | 第51-52页 |
| 第四节 实验仿真结果及分析 | 第52-62页 |
| 4.4.1 算法参数设置 | 第52-53页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第53-62页 |
| 第五节 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论 | 第63-65页 |
| 第一节 本文工作的总结 | 第63-64页 |
| 第二节 今后工作展望 | 第64-65页 |
| 附录A | 第65-67页 |
| 附录B | 第67-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 个人简历 | 第83-87页 |