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多目标粒子群优化算法研究
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多目标粒子群优化算法研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-9 页
第一章 绪论第9-16 页
　　· 研究背景第9-10 页
　　· 多目标优化概述第10-12 页
　　· 进化算法及多目标进化算法第12-13 页
　　· 粒子群算法及多目标粒子群算法第13-14 页
　　· 本文的研究内容和组织结构第14-16 页
　　　　· 论文的主要研究内容第14-15 页
　　　　· 论文组织结构第15-16 页
第二章 多目标优化及多目标进化算法第16-30 页
　　· 多目标优化的基本概念第16-20 页
　　　　· 多目标优化的定义第16-17 页
　　　　· 非支配解第17-19 页
　　　　· 最优边界第19-20 页
　　· 传统的多目标优化方法第20-23 页
　　· 传统多目标优化方法的局限性第23-24 页
　　· 多目标进化算法第24-29 页
　　　　· 多目标进化算法的基本框架第24-25 页
　　　　· 多目标进化算法的分类第25-27 页
　　　　· 几类典型的多目标进化算法第27-29 页
　　· 本章小结第29-30 页
第三章 粒子群算法第30-44 页
　　· 粒子群算法第30-34 页
　　　　· 算法原理第31-32 页
　　　　· 算法流程第32-33 页
　　　　· 参数选择第33-34 页
　　· 粒子群算法分析第34-36 页
　　　　· 算法行为分析第34-35 页
　　　　· PSO 算法的应用第35-36 页
　　· 粒子群算法与进化算法的比较第36-37 页
　　· 基于PSO 算法的多目标优化第37-39 页
　　· 几类典型的多目标粒子群算法第39-43 页
　　· 本章小结第43-44 页
第四章 基于ε占优多目标粒子群优化算法第44-55 页
　　· 相关研究第44-46 页
　　　　· ε占优的相关概念第44-45 页
　　　　· 正交设计的应用第45-46 页
　　· 多目标粒子群优化算法第46-47 页
　　　　· 算法思想第46-47 页
　　　　· 算法流程第47 页
　　· 相关定义第47-50 页
　　　　· 产生初始群体第47-49 页
　　　　· 解集存储区Rbest第49 页
　　　　· 个体极值和全局极值的选取第49-50 页
　　· 仿真实验第50-51 页
　　　　· 实验环境第50 页
　　　　· 评价方法第50-51 页
　　· 测试函数及实验结果第51-54 页
　　· 本章小结第54-55 页
第五章 总结与展望第55-56 页
参考文献第56-60 页
致谢第60-61 页
附录（攻读学位期间研究成果）第61 页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。
 
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