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基于分解的自适应多目标进化算法研究

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基于分解的自适应多目标进化算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-14页
  · 研究目的与意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-12页
    · 多目标优化问题的基本概念第9-10页
    · 智能算法的分类与研究现状第10-12页
    · 目前研究中存在的主要问题第12页
  · 本文的研究工作与组织结构第12-14页
第2章 多目标进化算法第14-21页
  · 引言第14页
  · 多目标进化算法的分类第14-20页
    · 基于支配的进化算法第14-15页
    · 基于分解的进化算法第15-18页
    · 基于粒子群的进化算法第18页
    · 基于差分操作的进化算法第18-20页
  · 基于分解的进化算法的基本步骤第20页
  · 本章小结第20-21页
第3章 基于自适应操作的进化算法在多目标函数优化的应用第21-38页
  · 引言第21页
  · 改进的进化算法介绍第21-26页
    · 组合的差分变异策略第21-23页
    · 自适应组合操作池选择策略第23-25页
    · 自适应变量控制策略第25-26页
  · 基于自适应操作的进化算法介绍第26页
  · 算法仿真第26-37页
    · 性能评价和实验参数设置第26-28页
    · MOEA/D-CDE与其它算法的性能比较第28-32页
    · 自适应组合操作池有效性验证第32-34页
    · 自适应变量控制策略有效性验证第34-37页
  · 本章小结第37-38页
第4章 基于基因操作的进化算法在多目标函数优化的应用第38-50页
  · 引言第38页
  · 改进的进化算法介绍第38-42页
    · 基于基因层面的变异策略第38-39页
    · 混合的自适应基因变异操作池第39-40页
    · 自适应的混合变异策略第40-42页
  · 基于基因操作的进化算法介绍第42页
  · 算法仿真第42-48页
    · 性能测试函数和实验参数设置第42页
    · MOEA/D-CDE与其它算法的性能比较第42-46页
    · 混合的自适应基因变异操作有效性验证第46-48页
  · 本章小结第48-50页
第5章 总结与展望第50-52页
  · 本文的主要研究工作第50页
  · 本文的主要创新点第50-51页
  · 研究展望第51-52页
参考文献第52-57页
致谢第57-58页
攻读硕士学位期间的研究成果第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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