多目標(biāo)進(jìn)化算法及其應(yīng)用

定　價：￥40.00

作　者：	崔遜學(xué)著
出版社：	國防工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	多目標(biāo) 算法

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ISBN：	9787118045550	出版時間：	2006-06-01	包裝：	膠版紙
開本：	16開	頁數(shù)：	331	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　模擬進(jìn)化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題是智能計算的一個熱門和重要領(lǐng)域，它突破古典運(yùn)籌學(xué)中多目標(biāo)優(yōu)化方法的局限性，并具有區(qū)別于傳統(tǒng)單目標(biāo)進(jìn)化算法的特征，在工業(yè)工程、科學(xué)和國防軍事上具有很高的應(yīng)用價值。本書較系統(tǒng)全面地介紹和討論多目標(biāo)進(jìn)化算法理論與應(yīng)用方面的基本知識和問題。主要內(nèi)容包括多目標(biāo)優(yōu)化和模擬進(jìn)化算法的基本概念；主要的多目標(biāo)進(jìn)化算法；多目標(biāo)進(jìn)化算法的理論問題；設(shè)計解決多目標(biāo)優(yōu)化的新型進(jìn)化算法的性能法的理論問題；設(shè)計解決多目標(biāo)優(yōu)化的新型進(jìn)化算法的性能評價和測試問題；典型的應(yīng)用實例。另外，還著重介紹進(jìn)化算法領(lǐng)域中最近興起的粒子群算法處理多目標(biāo)問題的理論方法與應(yīng)用示例。本書在參考國內(nèi)外有關(guān)書籍的基礎(chǔ)上，借助合作者的科研成果，細(xì)致而全面地展示多目標(biāo)進(jìn)化算法的研究進(jìn)展，具有新穎性、學(xué)術(shù)性和應(yīng)用性。內(nèi)容深入淺出，并盡量反映這一領(lǐng)域的研究發(fā)展方向以及在其他學(xué)科專業(yè)的應(yīng)用實踐。書中附有豐富的參考文獻(xiàn)，便于讀者自學(xué)。本書適合最優(yōu)化和人工智能領(lǐng)域的教學(xué)、科研和工程應(yīng)用人員參考使用，也可供計算機(jī)、自動化、系統(tǒng)工程和軍事技術(shù)等相關(guān)專業(yè)的教師、研究和大學(xué)高年級學(xué)生作為教學(xué)參考書，或作為希望深入學(xué)習(xí)多目標(biāo)進(jìn)化算法的其他領(lǐng)域研究人員和工程技術(shù)人員的自學(xué)參考書。

作者簡介

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圖書目錄

第1章　緒論
1.1　引言
1.2　定義
1.3　示例
1.4　問題描述
1.5　模擬進(jìn)化算法的基本知識
1.6　多目標(biāo)優(yōu)化的起源
1.7　古典的多目標(biāo)優(yōu)化方法
1.8　進(jìn)化算法的引入
1.9　相關(guān)研究機(jī)構(gòu)的網(wǎng)址
參考文獻(xiàn)
第2章　主要的多目標(biāo)進(jìn)化算法
2.1　多目標(biāo)進(jìn)化算法回顧
2.1.1　算法分類
2.1.2　選擇機(jī)制
2.2　隱式積木塊類型算法
2.2.1　向量評估遺傳算法(VEGA)
2.2.2　多目標(biāo)遺傳算法(MOGA)
2.2.3　小生境Pareto遺傳算法(NPGA)
2.2.4　非劣分類遺傳算法(NSGA)
2.2.5　孟德爾多目標(biāo)簡單遺傳算法(MMOSGA)
2.2.6　微遺傳算法(micro—GA)
2.2.7　Pareto存檔進(jìn)化策略(PAES)
2.2.8　強(qiáng)度Pareto進(jìn)化算法(SPEA)
2.2.9　Pareto包絡(luò)選擇算法(PESA)
2.2.10　多目標(biāo)遺傳局部搜索算法(MOGLSA)
2.3　顯式積木塊類型算法
2.3.1　多目標(biāo)雜亂遺傳算法(MOMGA)
2.3.2　改進(jìn)型多目標(biāo)雜亂遺傳算法(MOMGA-II)
2.4　常用開放源代碼程序與軟件工具
2.5　總結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章　多目標(biāo)進(jìn)化算法的關(guān)鍵理論
3.1　適應(yīng)度分配
3.1.1　問題背景
3.1.2　基于適應(yīng)度函數(shù)的選擇
3.1.3　基于個體排序的適應(yīng)度賦值
3.1.4　最優(yōu)個體保留策略
3.2　多樣性保持
3.2.1　策略分類
3.2.2　如何保持群體的多樣性
3.2.3　小生境參數(shù)
3.2.4　多樣性度量
3.2.5　基于免疫機(jī)制的多樣性保持策略
3.3　收斂性
3.3.1　全局收斂性的特征
3.3.2　Pareto近似解集與收斂性的關(guān)系
3.4　約束處理
3.4.1　約束問題描述
3.4.2　常用的約束處理方法
3.4.3　逆向可收縮PAES算法
3.4.4　均勻設(shè)計算法
3.5　高維目標(biāo)空間的優(yōu)化
3.5.1　多目標(biāo)決策協(xié)調(diào)模型
3.5.2　多目標(biāo)協(xié)調(diào)進(jìn)化算法
3.6　多目標(biāo)遺傳規(guī)劃
3.6.1　遺傳規(guī)劃的基本原理
3.6.2　并列選擇方法
3.6.3　基于多目標(biāo)優(yōu)化的遺傳規(guī)劃模型
3.7　偏好信息及其應(yīng)用
3.7.1　多準(zhǔn)則決策方法回顧
3.7.2　描述形式
3.7.3　行為特征
3.7.4　偏好在多目標(biāo)優(yōu)化中的使用
參考文獻(xiàn)
第4章　算法性能評價
4.1　性能評價準(zhǔn)則
4.2　運(yùn)行時間分析
參考文獻(xiàn)
第5章　多目標(biāo)優(yōu)化問題測試集
5.1　無約束問題測試集
5.2　約束問題測試集
5.3　騙問題
5.4　離散型問題
5.5　現(xiàn)實問題
5.6　試驗函數(shù)產(chǎn)生器
5.7　總結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章　應(yīng)用實例
6.1　多目標(biāo)進(jìn)化算法在通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用
6.1.1　互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)單播服務(wù)質(zhì)量路由
6.1.2　多播通信服務(wù)質(zhì)量路由
6.1.3　多點網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
6.2　電力系統(tǒng)的非線性控制器設(shè)計
6.3　自適應(yīng)分布式數(shù)據(jù)庫管理問題
6.4　水資源優(yōu)化調(diào)度
6.5　邏輯電路自動設(shè)計
6.6　多目標(biāo)流水車間調(diào)度
6.7　基于進(jìn)化算法的多準(zhǔn)則決策支持系統(tǒng)
6.8　軍事戰(zhàn)術(shù)多目標(biāo)計劃的智能系統(tǒng)
參考文獻(xiàn)
第7章　符號描述
7.1　操作算子
7.2子群體方法
7.3　小生境方法
7.4　算法結(jié)構(gòu)的通用描述
參考文獻(xiàn)
第8章　求解多目標(biāo)問題的現(xiàn)代方法
8.1　粒子群多目標(biāo)優(yōu)化算法
8.1.1　粒子群算法機(jī)理
8.1.2　粒子群算法的收斂性分析
8.2　多目標(biāo)模擬退火
8.3　基于粒子群優(yōu)化的多目標(biāo)柔性車間作業(yè)調(diào)度
參考文獻(xiàn)
附錄A　多目標(biāo)車間作業(yè)調(diào)度源程序
附錄B　英漢對照術(shù)語表