多目標(biāo)人工蜂群算法及遺傳算法的研究與應(yīng)用

第一部分  相關(guān)研究
1 緒論
1.1 研究意義
1.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題
1.3 研究現(xiàn)狀
1.4 算法評價指標(biāo)
1.5 本章小結(jié)
2 相關(guān)算法
2.1 人工蜂群算法
2.2 遺傳算法
2.3 Pareto局部優(yōu)化算法
2.4 本章小結(jié)
第二部分  多目標(biāo)人工蜂群算法
3 多目標(biāo)人工蜂群算法設(shè)計(jì)
3.1 總體框架第一部分相關(guān)研究
3.2 策略設(shè)計(jì)
3.3 算法描述
3.4 本章小結(jié)
4 多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題
4.1 算法模型
4.2 試驗(yàn)分析
4.3 本章小結(jié)
5 面向QoS的無線網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化問題
5.1 引言
5.2 問題定義
5.3 算法模型
5.4 試驗(yàn)分析
5.5 本章小結(jié)
第三部分  多目標(biāo)遺傳算法
6 多目標(biāo)遺傳算法設(shè)計(jì)
6.1 改進(jìn)的NSGA2 多目標(biāo)遺傳算法——INSGA2
6.2 改進(jìn)的SPEA2 多目標(biāo)遺傳算法——ISPEA2
6.3 改進(jìn)的MOEAD多目標(biāo)遺傳算法——IMOEAD
6.4 基于SPEA2 和MOEAD的混合分解多目標(biāo)遺傳算法
6.5 本章小結(jié)
7 MQRWA問題
7.1 引言
7.2 問題定義
7.3 遺傳算法模型
7.4 試驗(yàn)分析
7.5 本章小結(jié)
8 服務(wù)選取問題
8.1 引言
8.2 問題定義
8.3 遺傳算法模型
8.4 試驗(yàn)分析
8.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)