声明
摘要
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 进化算法研究现状
1.2.1 多目标进化算法研究现状
1.2.2 高维多目标进化算法研究现状
1.2.3 约束的多目标进化算法研究现状
1.3 本文主要工作
1.4 本文结构安排
2 多目标进化算法综述
2.1 多目标进化算法
2.1.1 多目标进化算法的相关概念
2.1.2 多目标进化算法模型
2.1.3 交叉算子
2.1.4 变异算子
2.1.5 环境选择
2.2 多目标进化算法性能指标
2.2.1 收敛性性能指标
2.2.2 多样性性能指标
2.2.3 综合性能指标
2.3 本章小结
3 基于聚类的高维多目标进化算法
3.1 NSGA2算法概述
3.2 基于聚类的高维多目标进化算法
3.2.1 基于聚类的高维多目标进化算法框架
3.2.2 种群初始化过程
3.2.3 参考点生成方法
3.2.4 遗传操作
3.2.5 标准化操作
3.2.6 两层聚类方法
3.2.7 基于聚类的环境选择机制
3.2.8 时间复杂度分析
3.3 实验结果与分析
3.3.1 测试问题集
3.3.2 实验设置及性能指标
3.3.3 实验结果与分析
3.3.4 讨论
3.4 本章小结
4 基于约束支配自适应选择机制的高维多目标进化算法
4.1 约束处理方法概述
4.1.1 自适应惩罚法
4.1.2 可行解优先法
4.1.3 ε支配法
4.2 约束支配自适应选择机制
4.2.1 不可行域向可行域的进化
4.2.2 可行解优先法
4.2.3 无约束环境选择法
4.3 实验结果与分析
4.3.1 测试问题集
4.3.2 实验设置与性能指标
4.3.3 实验结果与分析
4.3.4 讨论
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文内容总结
5.2 未来工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢