基于分解的多目标及高维多目标进化算法研究

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基于分解的多目标及高维多目标进化算法研究

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基于分解的多目标及高维多目标进化算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-8页
第一章绪论	第9-15页
1.1 多目标和高维多目标优化问题	第9页
1.2 研究背景和意义	第9-10页
1.3 国内外研究现状	第10-13页
1.4 本文的工作和组织结构	第13-15页
第二章相关知识描述	第15-23页
2.1 多目标优化问题的数学描述	第15-16页
2.2 多目标进化算法的性能评价指标	第16-17页
2.3 基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)	第17-21页
2.3.1 MOEA/D分解策略	第18-19页
2.3.2 MOEA/D算法流程	第19-21页
2.4 本章小结	第21-23页
第三章基于分解的多目标入侵杂草优化算法	第23-43页
3.1 引言	第23页
3.2 入侵杂草优化(IWO)	第23-25页
3.3 基于分解的多目标入侵杂草优化算法(MOEA/D-IWO)	第25-29页
3.3.1 IWO的自适应修改	第25-27页
3.3.2 MOEA/D-IWO算法描述	第27-29页
3.4 实验验证	第29-39页
3.4.1 测试实例	第29页
3.4.2 参数设置	第29-32页
3.4.3 性能指标	第32-34页
3.4.4 实验结果及分析	第34-39页
3.5 本章小结	第39-43页
第四章基于目标随机划分(ROD)的高维多目标进化算法	第43-61页
4.1 引言	第43页
4.2 基于目标随机划分的分解	第43-44页
4.3 MOEA/D-ROD算法框架	第44-48页
4.4 实验验证	第48-60页
4.4.1 测试实例	第49页
4.4.2 参数设置	第49-53页
4.4.3 性能指标	第53-56页
4.4.4 实验结果及分析	第56-60页
4.5 本章小结	第60-61页
第五章总结和展望	第61-63页
5.1 总结	第61页
5.2 展望	第61-63页
参考文献	第63-73页
攻读硕士学位期间所做的主要工作	第73-75页
致谢	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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