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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,点击这进入下载页面
 
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