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面向进化多目标优化的进化操作与算法的研究

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面向进化多目标优化的进化操作与算法的研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-14页
  · 研究动机第9-11页
  · 研究现状第11页
  · 主要贡献第11-12页
  · 组织结构第12-14页
第二章 相关概念及研究现状第14-22页
  · 基本概念第14-16页
  · 进化多目标优化算法第16-20页
    · 简介第16-17页
    · 主要方法第17-18页
    · 性能指标第18-19页
    · 测试函数第19-20页
  · 进化算子第20-22页
第三章 自适应差分进化算子及其在免疫算法中的实现第22-37页
  · 引言第22页
  · 免疫算法相关工作第22-23页
  · 提出的ADE-MOIA算法第23-29页
    · 克隆操作第24-25页
    · 自适应差分进化操作第25-26页
    · 变异操作第26-27页
    · 存档更新第27-28页
    · 完整的ADE-MOIA算法第28-29页
  · 实验结果第29-36页
    · 参数设置第29-30页
    · ADE-MOIA与其他EMO算法的对比第30-33页
    · ADE与DE, SBX的对比第33-35页
    · 自适应参数控制方法的有效性分析第35-36页
  · 本章小结第36-37页
第四章 基于基因层面的混合进化算子第37-49页
  · 引言第37-38页
  · 提出的混合交叉进化算子第38-43页
    · 模拟二进制交叉操作第38-39页
    · 差分进化算子第39-40页
    · AHX算子第40-41页
    · 自适应参数控制方法第41-43页
  · 实验结果第43-48页
    · 参数设置第43-44页
    · 在NSGA-II框架上进行四个进化操作的对比第44-46页
    · 在MOEA/D框架上进行四个进化操作的对比第46-48页
  · 本章小结第48-49页
第五章 由存档引导的PSO进化算子第49-60页
  · 引言第49页
  · 提出的MOPSO进化算法第49-52页
    · 算法初始化第50-51页
    · 基于免疫的进化搜索第51页
    · 基于PSO的进化搜索第51页
    · 完整的AgMOPSO算法第51-52页
  · 实验结果第52-59页
    · 参数设置第52-53页
    · 在ZDT测试函数上的对比结果第53-54页
    · 在WFG测试函数上的对比结果第54-58页
    · 有存档引导的速度更新方法的有效性分析第58-59页
  · 本章小结第59-60页
第六章 结论及未来工作第60-62页
  · 结论第60-61页
  · 未来展望第61-62页
    · 扩展到约束优化问题第61页
    · 扩展到超多目标优化问题第61-62页
参考文献第62-68页
致谢第68-69页
攻读硕士学位期间的研究成果第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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