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相关性制导的高维目标演化优化研究
 
     论文目录
 
摘要第1-9页
ABSTRACT第9-18页
第一章 绪论第18-36页
   ·选题背景和研究意义第18-20页
   ·多目标优化的基本概念第20-22页
   ·演化多目标优化的研究现状第22-33页
     ·多目标演化算法早期的发展历史第22-24页
     ·演化多目标优化新的研究热点第24-26页
     ·高维目标优化的研究现状第26-33页
   ·研究内容及创新点第33-34页
   ·本文的组织结构第34-36页
第二章 演化多目标优化基础知识第36-58页
   ·多目标演化算法的三个关键成分第36-43页
     ·选择策略第36-38页
     ·变化算子第38-42页
     ·精英策略第42-43页
   ·多目标优化测试问题第43-50页
     ·多目标优化测试问题的设计原则及方法第43-45页
     ·DTLZ测试集第45-50页
   ·性能评价与算法比较第50-57页
     ·多目标优化的性能评价指标第50-55页
     ·多目标优化算法性能的比较第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第三章 高维目标演化优化的一种目标降维方法第58-78页
   ·引言第58-60页
   ·一种新的目标降维方法第60-65页
     ·目标相关性度量第60-61页
     ·目标相关性与目标冲突度第61-62页
     ·CGOR算法描述第62-65页
     ·基于CGOR的高维目标演化优化框架第65页
   ·NSGA-Ⅱ和IBEA算法描述第65-66页
   ·数值实验第66-76页
     ·离线降维实验及分析第67-69页
     ·在线降维实验及分析第69-76页
   ·本章小结第76-78页
第四章 基于多选择策略的高维目标演化算法第78-94页
   ·引言第78-79页
   ·相关工作第79-84页
     ·Pareto非支配排名结合拥挤距离的选择方法第79页
     ·指标选择第79-81页
     ·排名选择第81-84页
   ·多选择策略第84-86页
     ·研究动机第84页
     ·算法描述第84-86页
   ·数值实验第86-93页
     ·参数α的实验第86-89页
     ·算法的进一步改进及与其它算法的比较第89-93页
   ·本章小结第93-94页
第五章 基于自适应K阶差分演化的高维目标演化算法第94-128页
   ·引言第94-95页
   ·自适应多目标K阶差分演化第95-97页
     ·一种新的变异模式第95-97页
     ·参数自适应第97页
   ·基于目标降维的自适应多目标K阶差分演化算法第97-99页
   ·数值实验第99-127页
     ·参数敏感性实验第100-108页
     ·参数自适应实验第108-110页
     ·CGOR-SMKDE与其它算法的比较实验第110-127页
   ·本章小结第127-128页
第六章 总结与展望第128-130页
   ·主要研究工作总结第128页
   ·进一步研究工作的展望第128-130页
参考文献第130-146页
作者在攻读博士学位期间的主要科研成果第146-147页
致谢第147-148页
报送博士学位简况表第148-149页

 
论文编号BS2246513,这篇论文共149
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