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基于分解的多目标优化算法的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | abstract | 第5-6页 | | 注释表 | 第12-13页 | | 缩略词 | 第13-14页 | | 第一章 绪论 | 第14-20页 | | 1.1 研究背景 | 第14页 | | 1.2 研究进展 | 第14-18页 | | 1.2.1 进化计算 | 第14-16页 | | 1.2.2 计算群体智能 | 第16-17页 | | 1.2.3 多目标进化算法 | 第17-18页 | | 1.3 本文主要研究内容 | 第18-19页 | | 1.4 本文各章节组织安排 | 第19-20页 | | 第二章 多目标进化算法简述 | 第20-30页 | | 2.1 多目标进化问题概述 | 第20-22页 | | 2.2 解集性能度量指标 | 第22-23页 | | 2.3 多目标进化算法的一般流程 | 第23-25页 | | 2.4 多目标进化算法分类 | 第25-29页 | | 2.4.1 基于Pareto支配关系的多目标进化算法 | 第25页 | | 2.4.2 基于分解的多目标进化算法 | 第25-27页 | | 2.4.3 基于指标的多目标进化算法 | 第27页 | | 2.4.4 基于偏好的多目标进化算法 | 第27-28页 | | 2.4.5 混合算法 | 第28-29页 | | 2.5 本章小节 | 第29-30页 | | 第三章 基于网格约束分解的多目标进化算法 | 第30-53页 | | 3.1 引言 | 第30-32页 | | 3.2 基于网格的约束分解方法 | 第32-34页 | | 3.2.1 网格系统的构造 | 第32-33页 | | 3.2.2 基于网格的约束分解方法 | 第33-34页 | | 3.3 算法设计 | 第34-39页 | | 3.3.1 算法框架 | 第34-35页 | | 3.3.2 初始化 | 第35-36页 | | 3.3.3 生成新解 | 第36页 | | 3.3.4 更新理想点和边界点 | 第36页 | | 3.3.5 更新网格系统 | 第36页 | | 3.3.6 基于排序的选择 | 第36-38页 | | 3.3.7 算法时间复杂度分析 | 第38-39页 | | 3.4 实验设置 | 第39-43页 | | 3.4.1 测试问题 | 第39-43页 | | 3.4.2 参数设置 | 第43页 | | 3.5 实验结果与分析 | 第43-52页 | | 3.5.1 在UF测试问题上的表现 | 第44-47页 | | 3.5.2 在GLT测试问题上的表现 | 第47-51页 | | 3.5.3 网格分割参数K的敏感度分析 | 第51-52页 | | 3.6 本章小结 | 第52-53页 | | 第四章 两阶段权重调整的分解超多目标进化算法 | 第53-74页 | | 4.1 引言 | 第53-54页 | | 4.2 动机 | 第54-55页 | | 4.3 算法设计 | 第55-64页 | | 4.3.1 算法框架 | 第55-57页 | | 4.3.2 初始化 | 第57页 | | 4.3.3 生成新解 | 第57-58页 | | 4.3.4 基于关联的选择 | 第58-60页 | | 4.3.5 调整权重向量数量 | 第60-61页 | | 4.3.6 调整权重向量位置 | 第61-64页 | | 4.4 实验设置 | 第64-67页 | | 4.4.1 测试问题 | 第64-66页 | | 4.4.2 参数设置 | 第66-67页 | | 4.5 实验结果与分析 | 第67-73页 | | 4.5.1 与最新的超多目标进化算法的对比 | 第67-69页 | | 4.5.2 与包含权重自适应调整的多目标优化算法的对比 | 第69-71页 | | 4.5.3 快速收敛的有效性 | 第71页 | | 4.5.4 权重向量位置调整的有效性 | 第71-73页 | | 4.6 本章小节 | 第73-74页 | | 第五章 研究工作总结与未来展望 | 第74-76页 | | 5.1 研究总结 | 第74页 | | 5.2 研究展望 | 第74-76页 | | 参考文献 | 第76-82页 | | 致谢 | 第82-83页 | | 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第83页 |
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论文编号BS3141634，这篇论文共83页
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