文摘
英文文摘
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 多目标优化问题研究概论
1.2.1 多目标优化问题的定义
1.2.2 多目标优化方法的发展历史
1.2.3 基于Pareto的多目标最优解集
1.3 多目标进化算法的研究现状
1.3.1 多目标进化算法的分类
1.3.2 多目标进化算法的新方向
1.4 论文主要研究内容与结构安排
第二章 差分进化算法研究综述
2.1 差分进化算法概述
2.1.1 差分进化算法基本策略
2.1.2 差分进化算法的参数分析
2.1.3 差分进化算法的改进及研究现状
2.2 差分进化算法在多目标优化问题中的应用
2.2.1 差分进化算法的优势
2.2.2 多目标差分进化算法的研究现状
2.3 4 小结
第三章 多目标差分进化混合算法研究
3.1 多目标差分进化算法缺陷分析
3.1.1 退化现象分析
3.1.2 差分进化算法缺陷分析
3.2 单纯形搜索算法概述
3.3 多目标差分进化-单纯形混合优化算法
3.3.1 多目标差分-单纯形混合优化算法的基本思想
3.3.2 改进的选择操作
3.3.3 基于欧氏距离的Pareto排序
3.3.4 单纯形局部搜索
3.4 SM-DEMO算法的实现
3.5 算法测试与结果分析
3.5.1 多目标优化经典测试函数
3.5.2 多目标优化性能评价准则
3.5.3 SM-DEMO参数设置及结果分析
3.6 小结
第四章 基于多种群差分进化算法求解约束多目标优化问题
4.1 智能约束处理技术研究
4.1.1 约束优化问题描述与分析
4.1.2 基于进化算法的约束处理技术研究
4.2 基于多种群差分进化的约束多目标混合优化算法
4.2.1 算法基本思想
4.2.2 不可行解的目标函数
4.2.3 自适应差分变异算子
4.2.4 加入单纯形搜索
4.3 基于多种群差分进化混合算法的实现
4.4 算法测试和结果分析
4.4.1 测试函数
4.4.2 参数设置和结果分析
4.5 小结
第五章 多目标差分进化混合算法在磨矿分级中的应用
5.1 磨矿分级工艺过程概述与分析
5.1.1 磨矿分级过程概述
5.1.2 磨矿分级过程预测模型
5.2 磨矿分级过程多目标优化模型及求解
5.2.1 磨矿分级多目标优化模型
5.2.2 磨矿分级过程工况条件优化
5.2.3 基于TOPSIS法的工况决策
5.3 小结
第六章 结论与展望
6.1 论文总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间主要研究成果