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动态约束多目标演化算法的研究及在天线设计中的应用

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动态约束多目标演化算法的研究及在天线设计中的应用
论文目录
 
作者简介第1-7页
摘要第7-9页
abstract第9-18页
第一章 绪论第18-43页
  1.1 课题背景及意义第18-19页
  1.2 演化算法第19-26页
    1.2.1 遗传算法第20-21页
    1.2.2 差分演化算法第21-23页
    1.2.3 蚁群算法第23-24页
    1.2.4 粒子群算法第24-26页
  1.3 多目标优化第26-34页
    1.3.1 多目标优化问题第26-27页
    1.3.2 多目标演化算法第27-31页
1.3.3“很多”目标演化算法第31-34页
  1.4 约束优化第34-39页
    1.4.1 约束演化算法第34页
    1.4.2 惩罚函数法第34-36页
    1.4.3 分离目标与约束法第36-38页
    1.4.4 多目标优化法第38-39页
  1.5 演化计算的发展趋势第39-41页
  1.6 本文的主要工作及安排第41-43页
第二章 动态约束“很多”目标演化算法求解约束优化问题第43-80页
  2.1 建立动态约束“很多”目标优化问题模型第43-51页
    2.1.1 约束优化问题介绍第43-44页
    2.1.2 约束优化问题转化为约束“很多”目标优化问题第44-45页
    2.1.3 约束“很多”目标优化问题转化为动态约束“很多”目标优化问题第45-51页
  2.2 动态约束“很多”目标演化算法第51-60页
    2.2.1 算法总体框架第51-52页
    2.2.2 差分演化算法产生子代种群第52-53页
    2.2.3 基于参考点的非劣排序方法产生后代种群第53-60页
  2.3 数值实验及结果分析第60-73页
    2.3.1 测试函数第60-61页
    2.3.2 参数设置第61-62页
    2.3.3 实验结果及比较第62-73页
  2.4 算法参数的影响第73-76页
    2.4.1 种群规模的影响第73-75页
    2.4.2 边界收敛参数的影响第75-76页
  2.5 多目标优化技术的影响第76-79页
  2.6 本章小结第79-80页
第三章 动态约束演化算法改进设计第80-102页
  3.1 基于混合约束处理机制的演化算法第80-85页
    3.1.1 基本设计思想第80-81页
    3.1.2 混合约束处理比较算子第81-82页
    3.1.3 混合约束处理机制演化算法第82-84页
    3.1.4 数值实验第84-85页
  3.2 引入计算资源分配机制的约束演化算法第85-93页
    3.2.1 基本设计思想第85-86页
    3.2.2 计算资源分配的基本方法第86-88页
    3.2.3 基于计算资源分配的动态约束“很多”目标演化算法第88-91页
    3.2.4 数值实验第91-93页
  3.3 引入参数学习机制的约束演化算法第93-99页
    3.3.1 DE参数调整方法介绍第93-95页
    3.3.2 参数学习机制第95-96页
    3.3.3 引入参数学习机制的动态约束“很多”目标演化算法第96-97页
    3.3.4 数值实验第97-99页
  3.4 几种改进算法的统计结果分析第99-100页
  3.5 本章小结第100-102页
第四章 动态约束“很多”目标演化算法优化天线设计第102-115页
  4.1 天线性能参数第102-103页
  4.2 演化天线设计第103-105页
  4.3 优化设计低剖面宽波束圆极化天线第105-110页
    4.3.1 天线问题第105-107页
    4.3.2 优化设计结果第107-110页
  4.4 优化设计S波段中增益天线第110-113页
    4.4.1 天线问题第110-112页
    4.4.2 优化设计结果第112-113页
  4.5 本章小结第113-115页
第五章 结论及展望第115-118页
  5.1 研究结论第115-116页
  5.2 工作的不足与展望第116-118页
    5.2.1 工作不足第116页
    5.2.2 工作展望第116-118页
致谢第118-119页
参考文献第119-132页

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