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基于進化計算的多目標優化算法研究

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基于進化計算的多目標優化算法研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
ABSTRACT第5-6頁
第一章 緒論第9-20頁
    1.1 研究的目的和意義第9-10頁
    1.2 多目標進化算法簡介第10頁
    1.3 多目標進化算法研究現狀及存在的不足第10-14頁
        1.3.1 多目標進化算法第11-13頁
        1.3.2 高維多目標進化算法第13-14頁
    1.4 多目標優化的基本知識第14-17頁
        1.4.1 多目標優化問題的基本定義第14-15頁
        1.4.2 多目標優化標準測試集第15-16頁
        1.4.3 多目標優化性能指標第16-17頁
    1.5 本文研究的主要內容和結構框架第17-20頁
第二章 改進的排序變異多目標差分進化算法第20-35頁
    2.1 引言第20-22頁
        2.1.1 相關工作第20-21頁
        2.1.2 多目標差分進化算法第21頁
        2.1.3 MODE-RMO第21-22頁
    2.2 改進的排序變異多目標差分進化算法第22-27頁
        2.2.1 最優基向量排序變異策略第22-23頁
        2.2.2 反向參數控制方法第23-24頁
        2.2.3 改進的擁擠距離計算公式第24-25頁
        2.2.4 MODE-IRM第25-27頁
        2.2.5 算法復雜度分析第27頁
    2.3 實驗結果與分析第27-30頁
        2.3.1 實驗設計第27-28頁
        2.3.2 實驗結果與分析第28-30頁
    2.4 本章小結第30-35頁
第三章 模糊自適應排序變異多目標差分進化算法第35-48頁
    3.1 引言第35頁
    3.2 模糊自適應排序變異多目標差分進化算法第35-41頁
        3.2.1 模糊自適應排序變異策略第35-38頁
        3.2.2 均勻種群初始化方法第38頁
        3.2.3 基于雙種群的選擇方法第38-39頁
        3.2.4 MODE-FARM第39-40頁
        3.2.5 算法復雜度分析第40-41頁
    3.3 實驗分析第41-46頁
        3.3.1 實驗設計第41-42頁
        3.3.2 實驗結果與分析第42-44頁
        3.3.3 模糊自適應排序變異策略有效性驗證第44-46頁
    3.4 本章小結第46-48頁
第四章 基于動態資源分配的高維多目標進化算法第48-67頁
    4.1 引言第48-50頁
    4.2 基于動態資源分配的高維多目標進化算法第50-53頁
        4.2.1 動態資源分配方法第50-51頁
        4.2.2 轉化的密度評估方法第51-52頁
        4.2.3 切比雪夫方法第52頁
        4.2.4 MaOEA-DRA第52-53頁
    4.3 實驗結果與分析第53-66頁
        4.3.1 實驗設計第53-55頁
        4.3.2 算法對比實驗第55-56頁
        4.3.3 切比雪夫方法有效性驗證第56-66頁
    4.4 本章小結第66-67頁
第五章 總結與展望第67-69頁
    5.1 工作總結第67-68頁
    5.2 未來展望第68-69頁
參考文獻第69-74頁
讀研期間參加的科研項目和研究成果第74-75頁
    攻讀碩士學位期間參加的科研項目第74頁
    攻讀碩士學位期間的研究成果第74-75頁
致謝第75頁

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