基于PBI函数的多目标进化算法研究 | |
论文目录 | |
摘要 | 第1-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-10页 |
1.2 多目标算法的发展历史与现状 | 第10-12页 |
1.3 基于分解的多目标优化算法研究现状 | 第12-13页 |
1.4 本文的主要贡献与创新 | 第13-14页 |
1.5 本论文的结构安排 | 第14-15页 |
第二章 基于分解的多目标优化算法框架 | 第15-22页 |
2.1 多目标优化问题描述 | 第15-16页 |
2.1.1 多目标优化问题的数学模型 | 第15页 |
2.1.2 Pareto支配与pareto最优解 | 第15页 |
2.1.3 Pareto最优解集与极小极大值点 | 第15-16页 |
2.2 MOAE/D算法框架 | 第16-18页 |
2.2.1 MOAE/D算法简介 | 第16-17页 |
2.2.2 常用分解方法 | 第17-18页 |
2.3 基于PBI分解的权重向量分析 | 第18-21页 |
2.4 本章小结 | 第21-22页 |
第三章 自适应调整权向量的方法研究 | 第22-51页 |
3.1 PBI算子的改进方法 | 第22-27页 |
3.1.1 自适应调整权向量 | 第22-24页 |
3.1.2 归一化方法的改进 | 第24-27页 |
3.2 MOEA/WD算法框架 | 第27-32页 |
3.2.1 罚函因子计算 | 第28-29页 |
3.2.2 理想点和最差点的计算 | 第29页 |
3.2.3 归一化 | 第29-30页 |
3.2.4 更新权向量 | 第30-31页 |
3.2.5 环境选择 | 第31-32页 |
3.3 测试问题实验研究 | 第32-44页 |
3.3.1 测试问题 | 第33-34页 |
3.3.2 实验参数设置 | 第34页 |
3.3.3 测试问题性能指标 | 第34-35页 |
3.3.4 α值敏感性分析 | 第35-37页 |
3.3.5 MOEA/WD与其他算法的实验比较 | 第37-44页 |
3.4 故障诊断问题研究 | 第44-49页 |
3.4.1 故障诊断问题的数学模型 | 第45-46页 |
3.4.2 实验参数设置 | 第46-47页 |
3.4.3 实验结果分析 | 第47-49页 |
3.5 本章小结 | 第49-51页 |
第四章 基于用户偏好的多目标算法研究 | 第51-60页 |
4.1 算法思想 | 第51-52页 |
4.2 基于偏好的多目标算法R-MOEA/WD | 第52-53页 |
4.3 测试问题实验研究 | 第53-58页 |
4.3.1 实验参数设置 | 第53-54页 |
4.3.2 实验结果分析 | 第51-58页 |
4.4 本章小结 | 第58-60页 |
第五章 全文总结与展望 | 第60-62页 |
5.1 全文总结 | 第60-61页 |
5.2 后续工作展望 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-70页 |
致谢 | 第70-71页 |
攻读硕士学位期间取得的成果 | 第71页 |
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