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基于网格拥挤度的自适应参考点多目标优化算法研究.docx

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基于网格拥挤度的自适应参考点多目标优化算法研究

基于网格拥挤度的自适应参考点多目标优化算法研究（1）．．．．．．．．3

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1多目标优化算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2网格拥挤度概念及计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3自适应参考点选择策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

基于网格拥挤度的多目标优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1算法基本框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2网格划分与拥挤度计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3参考点自适应调整机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

算法性能评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1实验设置与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2性能指标选取与定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3实验结果与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

基于网格拥挤度的自适应参考点多目标优化算法研究（2）．．．．．．．27

一、摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

二、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

研究内容与方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

三、网格模型与多目标优化算法基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

网格模型的定义与特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

多目标优化算法的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

自适应技术在多目标优化中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

四、基于网格拥挤度的多目标优化算法框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

算法设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

算法流程详述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

算法实现关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

五、算法性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

评价指标体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

实验设计与数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

六、案例研究．．．．．．．．．．．．．．

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