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基于精英集选择与扩展策略的多目标智能算法研究
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基于精英集选择与扩展策略的多目标智能算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-30页
　　1.1 选题背景和研究意义第13-14页
　　　　1.1.1 选题背景第13-14页
　　　　1.1.2 研究意义第14页
　　1.2 多目标优化问题第14-17页
　　　　1.2.1 多目标优化问题的数学描述及相关定义第14-16页
　　　　1.2.2 解决多目标优化问题的传统方法第16-17页
　　1.3 基于进化算法的多目标优化方法第17-22页
　　　　1.3.1 进化算法第17-18页
　　　　1.3.2 多目标进化算法的发展简史第18-22页
　　1.4 多目标优化算法的研究现状第22-27页
　　　　1.4.1 新型智能优化算法与多目标优化技术的结合第23-25页
　　　　1.4.2 引入新策略、新机制的多目标进化算法第25-26页
　　　　1.4.3 多目标优化理论与应用的研究第26-27页
　　1.5 本文的主要研究工作第27-30页
　　　　1.5.1 课题论文组织结构第28页
　　　　1.5.2 本文概述第28-30页
第二章 多目标优化算法的策略分析与性能度量第30-46页
　　2.1 多目标优化算法的基本框架第30-32页
　　2.2 多目标优化算法的策略分析第32-36页
　　　　2.2.1 适应度赋值第32-33页
　　　　2.2.2 多样性维护第33-35页
　　　　2.2.3 精英保留机制第35-36页
　　2.3 精英保留机制的改进与扩展第36-39页
　　　　2.3.1 基于区域的（μ+λ）选择法第36-37页
　　　　2.3.2 具有自我更新机制的外部归档法第37-39页
　　2.4 多目标优化算法的测试函数和性能评价指标第39-45页
　　　　2.4.1 测试函数第39-43页
　　　　2.4.2 性能评价指标第43-45页
　　2.5 本章小结第45-46页
第三章 基于分层策略的多目标进化算法第46-66页
　　3.1 标准 NSGA - II 算法第46-49页
　　　　3.1.1 算法基本思想第46-47页
　　　　3.1.2 算法的关键技术第47-49页
　　　　3.1.3 算法的基本框架第49页
　　3.2 基于分层策略的多目标进化算法第49-58页
　　　　3.2.1 交叉算子的分析与改进第49-52页
　　　　3.2.2 父代个体选择的分析与改进第52-53页
　　　　3.2.3 精英保留机制的分析与改进第53-58页
　　　　3.2.4 算法的主要流程第58页
　　3.3 数据实验结果分析第58-65页
　　　　3.3.1 算法性能评价方式第58页
　　　　3.3.2 测试函数第58页
　　　　3.3.3 算法参数设置第58页
　　　　3.3.4 算法测试结果比较和分析第58-65页
　　3.4 本章小结第65-66页
第四章 基于序值变异的多目标差分进化算法第66-84页
　　4.1 差分进化算法概述第67-70页
　　　　4.1.1 变异操作第67-68页
　　　　4.1.2 交叉操作第68-69页
　　　　4.1.3 选择操作第69页
　　　　4.1.4 差分进化算法流程图第69-70页
　　4.2 基于序值变异的多目标差分进化算法第70-76页
　　　　4.2.1 序值变异策略第71-73页
　　　　4.2.2 越界修补处理第73页
　　　　4.2.3 控制参数的设计第73-74页
　　　　4.2.4 基于拥挤距离最小淘汰的选择操作第74-76页
　　4.3 算法的基本框架第76-77页
　　4.4 算法测试和分析第77-82页
　　　　4.4.1 算法性能评价方式第77页
　　　　4.4.2 测试函数第77页
　　　　4.4.3 算法参数设置第77页
　　　　4.4.4 算法测试结果比较和分析第77-82页
　　4.5 本章小结第82-84页
第五章 基于外部归档集自适应繁殖的多目标粒子群算法第84-100页
　　5.1 粒子群优化算法简介第85-86页
　　5.2 基于外部归档集自适应繁殖的多目标粒子群算法第86-93页
　　　　5.2.1 初始解的产生第87页
　　　　5.2.2 惯性权重和加速系数的调整策略第87-89页
　　　　5.2.3 外部归档集的繁殖、更新策略和全局最优粒子的选取策略第89-92页
　　　　5.2.4 个体最优粒子的生成策略第92-93页
　　5.3 算法的基本框架第93-95页
　　5.4 算法测试比较和分析第95-98页
　　　　5.4.1 算法性能评价方式第95页
　　　　5.4.2 测试函数与参数设置第95页
　　　　5.4.3 算法测试结果比较和分析第95-98页
　　5.5 本章小结第98-100页
第六章 结论与展望第100-103页
　　6.1 结论与贡献第100-101页
　　6.2 未来工作展望第101-103页
参考文献第103-116页
攻读博士学位期间取得的研究成果第116-118页
致谢第118-119页
附件第119页

本篇论文共119页，点击这进入下载页面。
 
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