改进遗传算法在多目标问题上的应用研究



改进遗传算法在多目标问题上的应用研究

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改进遗传算法在多目标问题上的应用研究

论文目录
中文摘要	第1-6页
英文摘要	第6-11页
1 绪论	第11-17页
· 研究背景以及意义	第11-13页
· 国内外现状	第13-15页
· 本文的主要工作	第15-16页
· 论文章节安排	第16-17页
2 多目标遗传算法的基础理论	第17-27页
· 多目标问题	第17-18页
· 多目标问题的一般描述	第17页
· pareto最优解的相关概念	第17-18页
· 多目标算法的性能评价指标	第18-20页
· 覆盖度比较	第18页
· 收敛性比较	第18-19页
· 多样性比较	第19-20页
· 多目标测试函数	第20-21页
· 有关多目标优化的生产调度问题	第21-22页
· 遗传算法	第22-25页
· 编码策略	第22页
· 选择	第22-23页
· 交叉	第23-24页
· 变异	第24-25页
· 遗传算法的基本流程图	第25页
· 遗传算法的特点	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
３引入外部非劣解集的多目标遗传算法	第27-41页
· 传统多目标优化方法	第27-30页
· 目标函数的规范化	第27页
· 加权求和法	第27-29页
· ε约束法	第29页
· 等式约束法	第29-30页
· 极大极小目标值法	第30页
· 多目标遗传算法	第30-32页
· 基于向量评估的多目标遗传算法	第31页
· 小生境pareto遗传算法NPGA	第31页
· pareto存档进化策略	第31-32页
· 基于非劣方向的多目标遗传算法	第32-34页
· 单目标问题的下降方向	第33页
· 多目标问题的非劣方向	第33页
· 基于非劣方向的杂交算子	第33-34页
· NMOGA算法的变异算子	第34页
· NMOGA算法的步骤	第34页
· 引入外部非劣档案的多目标遗传算法	第34-36页
· PAGA交叉算子	第34-35页
· PAGA变异算子	第35页
· PAGA算法流程	第35-36页
· 实验与仿真	第36-40页
· 本章小结	第40-41页
４基于信息熵的多目标遗传算法	第41-57页
· 非劣排序遗传算法NSGA	第41-44页
· 非劣排序	第41-42页
· 共享小生境技术	第42页
· NSGA算法的流程	第42-43页
· NSGA算法的特点	第43-44页
· NSGA-2 算法	第44-47页
· 快速非劣排序	第44页
· 精英保存策略	第44-45页
· 拥挤距离与距离比较算子	第45-46页
· NSGA-2 算法的流程	第46-47页
· 引入差分局部搜索过程改进NSGA-2 算法	第47-48页
· 确定距离阈值的方法	第47页
· 选择相邻的个体	第47页
· 差分局部搜索	第47-48页
· 基于信息熵的改进型NSGA-2 算法	第48-50页
· 种群个体的聚类	第48页
· 种群的信息熵	第48页
· 自适应遗传算子	第48-50页
· 基于信息熵的改进NSGA-2 算法的步骤	第50页
· 实验与仿真	第50-54页
· 对生产调度问题的求解	第54-56页
· 本章小结	第56-57页
５结论与展望	第57-60页
· 本文的研究成果	第57-58页
· 对未来工作的展望	第58-60页
参考文献	第60-64页
附录A	第64-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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