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约束多目标进化算法的研究与应用

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约束多目标进化算法的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
插图或附表清单第12-13页
1 绪论第13-18页
  · 多目标进化算法的研究进展第13-14页
  · 多目标进化算法的研究热点第14-17页
    · 求解多目标优化的新型进化范例研究第15页
    · 新型占优机制研究第15页
    · 高维多目标优化研究第15-16页
    · 多目标优化测试问题研究第16-17页
  · 论文的研究意义和主要研究内容第17-18页
    · 论文的研究意义第17页
    · 论文的主要研究内容第17-18页
2 进化算法与多目标优化问题第18-25页
  · 进化算法简介第18-21页
    · 进化算法的基本思想第18页
    · 进化算法的基本操作过程第18-20页
    · 进化算法的实现技术第20页
    · 进化算法的优点和缺陷第20-21页
  · 多目标优化问题的基本概念第21-25页
    · 多目标优化问题第21-22页
    · 多目标优化的最优解第22-25页
3 进化多目标优化的主要算法第25-33页
  · 进化多目标优化算法的基本框架第25-26页
  · 第一代进化多目标优化算法第26-28页
    · 多目标遗传算法第27页
    · 非劣分类遗传算法第27页
    · 小生境Pareto遗传算法第27-28页
  · 第二代进化多目标优化算法第28-33页
    · 强度Pareto进化算法Ⅰ和Ⅱ第28-30页
    · Pareto存档进化策略,Pareto包络选择算法Ⅰ和Ⅱ第30-31页
    · 非劣分类遗传算法-Ⅱ第31-33页
4 基于种群分类的复杂约束进化多目标优化算法第33-42页
  · 进化多目标算法中常用的约束处理方法第33-35页
  · 改进的基于种群分类的约束进化多目标算法第35-39页
    · 算法的基本思想第35页
    · 可行群体的划分第35-36页
    · 可行Pareto群体的划分第36-37页
    · 聚类Pareto最优群体的划分第37-38页
    · 算法过程第38-39页
  · 算法测试第39-42页
5 约束多目标优化遗传算法在机械设计中的应用第42-46页
  · 引言第42页
  · 行星齿轮传动参数的优化模型第42-45页
    · 设计变量第43页
    · 目标函数第43页
    · 约束条件第43-45页
  · 计算实例第45-46页
总结第46-47页
参考文献第47-52页
致谢第52-53页
作者简介及读研期间主要科研成果第53页

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