进化计算和人工神经网络在多目标优化问题中的应用

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进化计算和人工神经网络在多目标优化问题中的应用

     论文目录

目录第1-5页

摘要第5-7页

ABSTRACT第7-9页

第一章 绪论第9-21页

   ·进化计算第9-12页

     ·进化计算的概念和基本框架第9-10页

     ·进化计算的分类第10-11页

     ·进化计算的本质优点与适用领域第11-12页

   ·人工神经网络第12-15页

     ·人工神经元的数学模型第13-14页

     ·人工神经网络的研究分类第14-15页

     ·人工神经网络的应用及研究方向第15页

   ·多目标优化问题的基本概念第15-19页

     ·多目标优化的数学模型第16页

     ·几个重要概念第16-17页

     ·解多目标优化问题的传统方法第17-19页

   ·启发和动机第19-20页

   ·本文的内容及主要工作第20-21页

第二章 多目标进化计算第21-27页

   ·多目标进化计算的研究现状第21-22页

   ·多目标搜索的关键问题第22-27页

     ·适应度赋值和选择第23页

     ·群体多样性第23-25页

     ·文件策略第25-27页

第三章 多目标进化规划算法第27-35页

   ·进化规划算法第27-29页

   ·“微遗传算法(Micro-GA)”的基本思想第29页

   ·多目标“微进化规划”(Micro-EP)算法第29-31页

   ·数值试验与结果分析第31-35页

第四章 基于Hopfield神经网络的多目标优化问题求解模型第35-42页

   ·Hopfield人工神经网络的研究进展第35-36页

   ·Hopfield神经网络求解优化问题的数学背景第36-37页

   ·连续型Hopfield神经网络优化计算原理与方法第37-40页

     ·连续型Hopfield神经网络优化计算原理第37-40页

     ·连续型Hopfield神经网络优化计算的方法第40页

   ·基于Hopfield神经网络的多目标优化问题求解模型第40-42页

第五章 动态联盟伙伴选择的多目标优化模型第42-50页

   ·动态联盟的研究现状第42页

   ·动态联盟伙伴选择问题的提出第42-43页

   ·动态联盟伙伴选择的多目标优化模型第43-45页

     ·模型的建立第43-44页

     ·模型的简化第44-45页

   ·改进的进化规划算法对多目标的动态联盟问题求解第45-46页

   ·基于Hopfield网络的多目标的动态联盟求解模型第46-50页

第六章 结束语第50-52页

   ·本文研究总结第50页

   ·进一步的工作第50-52页

参考文献第52-56页

攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文第56-57页

致谢第57页

论文编号BS962881，这篇论文共57页
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