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声明
第一章绪论
1.1本课题的研究背景和意义
1.2多目标优化算法的研究现状
1.3本文的主要工作
1.4本文的结构安排
第二章多目标优化算法
2.1多目标优化问题的数学描述
2.2传统的多目标优化方法及其局限性
2.2.1加权法
2.2.2约束法
2.2.3传统多目标方法的分析
2.3多目标进化算法
2.3.1多目标进化算法及分类
2.4多目标遗传算法应用
2.4.1遗传算法
2.4.2多目标进化算法
2.5多目标遗传算法的分析
2.6本章小结
第三章多目标遗传禁忌算法
3.1基本禁忌算法
3.2基本禁忌算法的特点
3.3遗传算法与禁忌算法结合
3.4多目标遗传禁忌算法MOTSGA
3.5小结
第四章多目标进化算法在RBF核函数下多类SVM参数优化中的应用
4.1 SVM基本原理
4.2核函数的选择
4.3二分类SVM向多分类SVM的扩展
4.4基于RBF核函数支持向量机解决多类分类问题的基本步骤
4.5多类SVM最优化参数选择问题
4.6多目标遗传禁忌算法(MOTSGA)应用于多类SVM参数优化
4.6.1禁忌空间邻域的确定
4.6.2遗传算法的应用
4.6.3邻域空间的确定
4.6.4禁忌准则的确定
4.7 小结
第五章实验结果与分析
5.1实验相关参数选择
5.2实验结果分析与评价
5.3本章小结
第六章总结和展望
6.1相关工作
6.2展望
参考文献
致 谢
附录A 攻读学位其间发表的论文