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基于区域分解的高维多目标进化算法及其应用
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基于区域分解的高维多目标进化算法及其应用
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-11页
符号对照表
第11-12页
缩略语对照表
第12-15页
第一章 绪论
第15-19页
1.1 课题背景及意义
第15-16页
1.2 国内外研究现状
第16-17页
1.3 本论文的主要工作及内容安排
第17-19页
第二章 基于相关性选择的高维多目标分解进化算法
第19-39页
2.1 引言
第19-20页
2.2 相关理论背景
第20-23页
2.3 基于相关性选择的高维多目标进化分解算法
第23-29页
2.3.1 个体和参考点之间的相关性
第23-25页
2.3.2 基于相关性的变异选择
第25-26页
2.3.3 基于相关性的环境选择
第26-28页
2.3.4 DCSM算法的整体流程
第28-29页
2.4 实验结果与分析
第29-37页
2.4.1 标准多目标优化测试函数
第29页
2.4.2 实验设置
第29-31页
2.4.3 评价指标
第31-32页
2.4.4 实验结果的讨论
第32-37页
2.5 本章小结
第37-39页
第三章 基于区域划分的高维多目标分解进化算法
第39-63页
3.1 引言
第39-40页
3.2 相关理论背景
第40-41页
3.3 基于区域划分的高维多目标分解进化算法
第41-50页
3.3.1 参考点的生成方法
第41-42页
3.3.2 RD-EMO算法的启发点
第42-43页
3.3.3 区域划分的方法和区域的两个属性的定义
第43-44页
3.3.4 基于区域属性的选择机制
第44-46页
3.3.5 基于区域度的种群更新方法
第46-48页
3.3.6 RD-EMO算法的整体流程
第48-50页
3.3.7 RD-EMO算法的计算复杂度
第50页
3.4 实验结果与分析
第50-60页
3.4.1 实验设置
第50-51页
3.4.2 性能指标
第51页
3.4.3 实验结果的讨论
第51-59页
3.4.4 RD-EMO算法与DCSM算法的对比结果
第59-60页
3.5 本章小结
第60-63页
第四章 用于背包问题的高维多目标优化算法
第63-75页
4.1 引言
第63-64页
4.2 背包问题的数学模型
第64页
4.3 RD-EMO算法在背包问题上的应用
第64-67页
4.3.1 权重向量
第65-66页
4.3.2 标量函数
第66页
4.3.3 基于区域的变异选择策略
第66-67页
4.3.4 遗传算子
第67页
4.3.5 限制条件的处理——贪婪修复
第67页
4.4 实验结果与分析
第67-74页
4.4.1 实验设置
第67-68页
4.4.2 性能指标
第68页
4.4.3 实验结果与分析
第68-74页
4.5 本章小结
第74-75页
第五章 总结与展望
第75-77页
5.1 论文总结
第75-76页
5.2 研究展望
第76-77页
参考文献
第77-83页
致谢
第83-85页
作者简介
第85-86页
本篇论文共
86
页,
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。
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