摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 优化算法研究进展
1.3 进化算法在气象学参数优化领域的研究现状
1.4 本文研究内容
1.5 本文组织结构
1.6 本章小结
第二章 暴雨强度公式参数优化问题的建模
2.1 城市降水基础知识
2.1.1 降水三要素
2.1.2 降水量的观测
2.1.3 重现期
2.2 问题建模
2.3 本章小结
第三章 进化多目标优化算法相关工作基础
3.1 多目标进化算法研究目标及热点
3.2 多目标进化的基础知识
3.2.1 Pareto相关概念
3.2.2 标准测试函数
3.2.3 评价指标
3.3 遗传算法
3.4 分布估计算法
3.4.1 EDA算法步骤
3.4.2 EDA的优势
3.5 协同进化算法
3.5.1 协同进化的框架
3.5.2 协同进化的特点
3.6 模拟退火技术
3.7 聚类算法
3.8 本章小结
第四章 NSGA-Ⅱ算法在暴雨强度公式参数优化中的研究
4.1 NSGA-Ⅱ算法精髓
4.1.1 精英策略
4.1.2 拥挤距离排序
4.1.3 非支配排序
4.1.4 算法主要过程图及步骤
4.2 仿真实验
4.2.1 测试函数
4.2.2 实验设计
4.2.3 实验结果
4.2.4 实验分析
4.3 本章小结
第五章 CMOA-BDC协同进化算法研究
5.1 CMOA-BDC
5.1.1 多功能的外部精英集合
5.1.2 精英集合分类方法
5.1.3 基于Pareto支配概念的个体评价方法
5.1.4 父种群的产生方法
5.1.5 新个体的产生方法
5.2 算法的实现过程
5.3 仿真实验
5.3.1 测试函数
5.3.2 评价指标
5.3.3 实验设计
5.3.4 实验结果
5.3.5 实验分析
5.4 本章小结
第六章 CEDA-MSGA进化优化算法研究
6.1 CEDA-MSGA
6.1.1 个体评价方法
6.1.2 “学生榜样”精英集合
6.1.3 模拟退火均衡协同进化与遗传进化
6.1.4 父种群的产生方法
6.2 算法的实现过程
6.3 仿真实验
6.3.1 测试函数
6.3.2 评价指标
6.3.3 实验设计
6.3.4 实验结果
6.3.5 实验分析
6.4 本章小结
第七章 混合算法在暴雨公式参数优化中的应用与对比
7.1 相关对比算法
7.1.1 ES(G)、ES(K)
7.1.2 差分进化算法
7.2 不同暴雨强度公式参数优化算法间的对比
7.2.1 实验设计
7.2.2 实验结果
7.2.3 实验分析
7.3 本章小结
第八章 总结与展望
参考文献
致谢
作者简介
附录1 标准测试函数