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基于聚类的多目标进化算法重组算子研究
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基于聚类的多目标进化算法重组算子研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-20页
第1章 绪论第20-39页
　　1.1 课题背景及研究的目的和意义第20-22页
　　　　1.1.1 课题背景第20-21页
　　　　1.1.2 课题研究的目的和意义第21-22页
　　1.2 多目标进化算法研究现状第22-28页
　　　　1.2.1 多目标优化问题第22-23页
　　　　1.2.2 多目标进化算法研究现状第23-28页
　　1.3 基于聚类的多目标进化算法研究现状第28-32页
　　　　1.3.1 聚类算法第28-29页
　　　　1.3.2 基于聚类的多目标进化算法研究现状第29-32页
　　1.4 结构化多目标进化算法分析第32-35页
　　　　1.4.1 元胞多目标遗传算法第32-33页
　　　　1.4.2 基于分解的多目标进化算法第33-34页
　　　　1.4.3 基于规则模型的多目标分布估计算法第34-35页
　　1.5 本文的主要研究内容第35-39页
第2章 多目标进化算法及巡航导弹航迹规划模型第39-58页
　　2.1 引言第39页
　　2.2 进化计算与进化算法第39-40页
　　2.3 典型的多目标进化算法第40-49页
　　　　2.3.1 快速非支配排序遗传算法第40-41页
　　　　2.3.2 改进的强度Pareto进化算法第41-43页
　　　　2.3.3 S测度选择进化多目标优化算法第43-44页
　　　　2.3.4 带有差分进化算子的基于分解的多目标进化算法第44-45页
　　　　2.3.5 带有目标变换的基于分解的多目标进化算法第45-46页
　　　　2.3.6 基于规则模型的多目标分布估计算法第46-47页
　　　　2.3.7 混合元胞多目标遗传算法第47-48页
　　　　2.3.8 基于自组织映射的混合多目标进化算法第48-49页
　　2.4 多目标进化算法标准测试集第49-50页
　　　　2.4.1 GLT标准测试集第50页
　　　　2.4.2 WFG标准测试集第50页
　　2.5 多目标进化算法测度方法第50-52页
　　2.6 巡航导弹航迹规划模型第52-57页
　　　　2.6.1 地形和威胁表示第53-55页
　　　　2.6.2 优化目标第55-56页
　　　　2.6.3 约束条件第56-57页
　　　　2.6.4 优化变量第57页
　　2.7 本章小结第57-58页
第3章 基于聚类的自适应交配限制策略第58-87页
　　3.1 引言第58-59页
　　3.2 传统单目标重组算子的不足第59-62页
　　3.3 基于近邻传播的自适应多目标进化算法第62-69页
　　　　3.3.1 算法框架第62-64页
　　　　3.3.2 基于近邻传播和重组效用的自适应交配限制策略第64-67页
　　　　3.3.3 新解产生第67-68页
　　　　3.3.4 环境选择第68-69页
　　3.4 实验研究第69-74页
　　　　3.4.1 测试实例与性能指标第69-70页
　　　　3.4.2 实验设置第70-72页
　　　　3.4.3 对比研究第72-74页
　　3.5 进一步讨论第74-85页
　　　　3.5.1 AMRS组件分析第74-77页
　　　　3.5.2 差分进化算子参数灵敏度分析第77-79页
　　　　3.5.3 基于超体积环境选择的APMO第79-82页
　　　　3.5.4 基于APMO-HV算法的巡航导弹航迹规划第82-85页
　　3.6 本章小结第85-87页
第4章 基于聚类的混合高斯模型抽样策略第87-120页
　　4.1 引言第87-88页
　　4.2 相关背景第88-91页
　　　　4.2.1 多目标分布估计算法第88-89页
　　　　4.2.2 多目标分布估计算法中的高斯模型抽样第89-91页
　　4.3 基于聚类的自适应增量多目标进化算法第91-101页
　　　　4.3.1 算法框架第91-92页
　　　　4.3.2 K-means聚类算法第92-94页
　　　　4.3.3 新解产生第94-98页
　　　　4.3.4 环境选择第98-99页
　　　　4.3.5 重用机制第99页
　　　　4.3.6 重组算子的贡献控制第99-101页
　　4.4 实验研究第101-105页
　　　　4.4.1 测试实例与性能指标第101页
　　　　4.4.2 实验设置第101-103页
　　　　4.4.3 对比研究第103-105页
　　4.5 进一步讨论第105-117页
　　　　4.5.1 WFG测试集求解性能第105-107页
　　　　4.5.2 提出的抽样策略的有效性第107-109页
　　　　4.5.3 混合策略的有效性第109-110页
　　　　4.5.4 自适应策略分析第110-113页
　　　　4.5.5 重用机制的有效性第113-114页
　　　　4.5.6 参数灵敏度分析第114-116页
　　　　4.5.7 基于AMEA算法的巡航导弹航迹规划第116-117页
　　4.6 本章小结第117-120页
第5章 基于聚类-进化过程融合的重组算子第120-145页
　　5.1 引言第120-121页
　　5.2 前期工作第121-123页
　　5.3 自组织映射及其在多目标进化算法中的应用第123-126页
　　　　5.3.1 自组织映射第124-125页
　　　　5.3.2 基于自组织映射的多目标进化算法第125-126页
　　5.4 自组织多目标进化算法第126-131页
　　　　5.4.1 算法框架第126-129页
　　　　5.4.2 新解产生第129页
　　　　5.4.3 环境选择第129-131页
　　5.5 实验研究第131-136页
　　　　5.5.1 测试实例与性能指标第131-132页
　　　　5.5.2 实验设置第132-133页
　　　　5.5.3 对比研究第133-136页
　　5.6 进一步讨论第136-142页
　　　　5.6.1 WFG测试集求解性能第136-138页
　　　　5.6.2 参数灵敏度分析第138-142页
　　　　5.6.3 基于SMEA算法的巡航导弹航迹规划第142页
　　5.7 本章小结第142-145页
第6章 基于在线凝聚聚类的重组算子第145-171页
　　6.1 引言第145-146页
　　6.2 在线凝聚聚类第146页
　　6.3 基于在线聚类的进化算法第146-152页
　　　　6.3.1 算法框架第146-148页
　　　　6.3.2 新解产生第148-150页
　　　　6.3.3 环境选择和在线凝聚聚类第150-152页
　　6.4 实验研究第152-158页
　　　　6.4.1 测试实例与性能指标第152-153页
　　　　6.4.2 实验设置第153-154页
　　　　6.4.3 对比研究第154-158页
　　6.5 进一步讨论第158-168页
　　　　6.5.1 WFG测试集求解性能第158-160页
　　　　6.5.2 算法性能横向比较第160-161页
　　　　6.5.3 参数灵敏度分析第161-163页
　　　　6.5.4 聚类效果分析第163页
　　　　6.5.5 基于OCEA算法的巡航导弹航迹规划第163-164页
　　　　6.5.6 基于在线凝聚聚类的世代多目标进化算法第164-168页
　　6.6 本章小结第168-171页
结论第171-174页
参考文献第174-197页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第197-200页
致谢第200-202页
个人简历第202页

本篇论文共202页，点击这进入下载页面。
 
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