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求解多目标规划问题的群体智能与进化计算方法的研究
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-11页
   ·课题研究背景第7页
   ·国内外相关研究现状第7-8页
   ·本文研究内容第8页
   ·本文主要工作和组织第8-11页
第二章 多目标规划及算法发展第11-17页
   ·多目标优化问题的产生、发展和应用第11页
   ·多目标问题描述第11-12页
   ·多目标优化问题的最优解和 Pareto 最优解第12-13页
   ·求解多目标优化问题的算法第13-17页
第三章 多目标进化算法和粒子群算法第17-29页
   ·进化计算和多目标进化计算第17-19页
   ·粒子群算法第19-25页
     ·基本粒子群算法第19-20页
     ·改进的粒子群算法第20-24页
     ·算法应用第24-25页
   ·具有量子行为的粒子群算法第25-29页
     ·运算过程第25-26页
     ·QPSO 与PSO 的比较第26-29页
第四章 QPSO 算法求解多目标优化问题的研究第29-41页
   ·基于向量求值的QPSO 算法(VEQPSO)第29-33页
     ·基本情况第29-30页
     ·算法步骤第30页
     ·测试仿真及结果第30-33页
   ·基于目标加权的QPSO 算法(WAQPSO)第33-39页
     ·动态加权法第34-35页
     ·算法步骤第35页
     ·测试仿真及结果第35-39页
   ·本章小结第39-41页
第五章 QPSO 多目标优化算法求解约束规划问题第41-49页
   ·约束规划第41-42页
     ·约束优化问题及其求解第41-42页
     ·等式约束的处理第42页
   ·选择策略、变异方法、粒子选取准则第42-44页
     ·选择策略第42-43页
     ·变异操作第43页
     ·粒子的选取准则第43-44页
   ·算法步骤第44-45页
   ·测试仿真及结果第45-49页
第六章 总结与展望第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-55页
硕士期间发表的学术论文第55页

 
 
论文编号BS1379866,这篇论文共55
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