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多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化

包郵 多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化

出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2017-05-01
開(kāi)本： 27cm 頁(yè)數(shù)： 10,291頁(yè)
本類榜單：教材銷量榜
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多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化 版權(quán)信息

多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化 本書(shū)特色

近年來(lái)，多目標(biāo)進(jìn)化算法(MOEA)的研究進(jìn)入了快速發(fā)展階段，越來(lái)越多的人開(kāi)始從事MOEA新方法和新技術(shù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，MOEA的應(yīng)用日益廣泛。 本書(shū)比較全面地綜述了MOEA的國(guó)際研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，介紹了MOEA的基礎(chǔ)知識(shí)和基本原理；論述和分析了構(gòu)造Pareto*解集的方法、保持進(jìn)化群體分布性的方法和策略，以及MOEA的收斂性；討論了目前國(guó)際上*代表性的MOEA以及高維MOEA、偏好MOEA和動(dòng)態(tài)MOEA；探討了MOEA的性能評(píng)價(jià)方法、MOEA的測(cè)試方法，以及MOEA測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。*后，討論了用多目標(biāo)進(jìn)化方法求解約束優(yōu)化問(wèn)題，并分類概述了MOEA的應(yīng)用及兩個(gè)具體應(yīng)用實(shí)例。 本書(shū)可作為計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制和其他相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生、碩士研究生、博士研究生，以及MOEA愛(ài)好者研究和學(xué)習(xí)的教材或參考書(shū)。

多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)比較全面地綜述了MOEA的國(guó)際研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì), 介紹了MOEA的基礎(chǔ)知識(shí)和基本原理 ; 論述和分析了構(gòu)造Pareto*優(yōu)解集的方法、保持進(jìn)化群體分布性的方法和策略, 以及MOEA的收斂性等內(nèi)容。

多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化 目錄

序言前言第1章 緒論11 MOEA概述12 MOEA的分類121 按不同的進(jìn)化機(jī)制分類122 按不同的決策方式分類13 多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化方法研究14 MOEA理論研究15 MOEA應(yīng)用研究16 有待進(jìn)一步研究的課題第2章 多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化基礎(chǔ)21 進(jìn)化算法211 遺傳算法的基本流程212 編碼213 適用度評(píng)價(jià)214 遺傳操作22 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題23 多目標(biāo)進(jìn)化個(gè)體之間關(guān)系24 基于Pareto的多目標(biāo)*優(yōu)解集241 Pareto*優(yōu)解242 Pareto*優(yōu)邊界243 凸空間和凹空間25 基于Pareto的多目標(biāo)進(jìn)化算法的一般框架第3章 多目標(biāo)Pareto*優(yōu)解集構(gòu)造方法31 構(gòu)造Pareto*優(yōu)解的簡(jiǎn)單方法311 Deb的非支配排序方法312 用排除法構(gòu)造非支配集32 用莊家法則構(gòu)造Pareto*優(yōu)解集321 用莊家法則構(gòu)造非支配集的方法322 正確性論證323 時(shí)間復(fù)雜度分析324 實(shí)例分析325 實(shí)驗(yàn)結(jié)果33 用擂臺(tái)賽法則構(gòu)造Pareto*優(yōu)解集331 用擂臺(tái)賽法則構(gòu)造非支配集的方法332 正確性論證及時(shí)間復(fù)雜度分析333 實(shí)例分析334 實(shí)驗(yàn)結(jié)果34 用遞歸方法構(gòu)造Pareto*優(yōu)解集35 用快速排序方法構(gòu)造Pareto*優(yōu)解集351 個(gè)體之間的關(guān)系352 用快速排序方法構(gòu)造非支配集36 用改進(jìn)的快速排序方法構(gòu)造Pareto*優(yōu)解集361 改進(jìn)的快速排序算法362 實(shí)驗(yàn)結(jié)果第4章 多目標(biāo)進(jìn)化群體的分布性41 用小生境技術(shù)保持進(jìn)化群體的分布性42 用信息熵保持進(jìn)化群體的分布性43 用聚集密度方法保持進(jìn)化群體的分布性44 用網(wǎng)格保持進(jìn)化群體的分布性441 網(wǎng)格邊界442 個(gè)體在網(wǎng)格中的定位443 自適應(yīng)網(wǎng)格45 用聚類方法保持進(jìn)化群體的分布性451 聚類分析中的編碼及其相似度計(jì)算452 聚類分析453 極點(diǎn)分析與處理46 非均勻問(wèn)題的分布性461 非均勻分布問(wèn)題462 雜亂度分析463 種群維護(hù)第5章 多目標(biāo)進(jìn)化算法的收斂性51 多目標(biāo)進(jìn)化模型及其收斂性分析511 多目標(biāo)進(jìn)化簡(jiǎn)單模型512 reduce函數(shù)513 收斂性分析52 自適應(yīng)網(wǎng)格算法及其收斂性521 有關(guān)定義522 自適應(yīng)網(wǎng)格算法523 AGA收斂性分析524 AGA的收斂條件53 MOEA的收斂性分析531 Pareto*優(yōu)解集的特征532 MOEA的收斂性第6章 多目標(biāo)進(jìn)化算法61 基于分解的MOEA611 三類聚合函數(shù)612 基于分解的MOEA算法框架62 基于支配的MOEA621 Schaffer和Fonseca等的工作622 NSGAⅡ623 NPGA624 SPEA2625 PESA626 PAES627 MGAMOO628 MOMGA629 基于信息熵的MOEA6210 mBOA63 基于指標(biāo)的MOEA631 Hypervolume指標(biāo)和二元εindicator指標(biāo)632 SMSEMOA633 IBEA64 NSGAⅡ、SPEA2、MOEA/D實(shí)驗(yàn)比較結(jié)果第7章 高維MOEA71 概述72 NSGAⅢ 721 參考點(diǎn)的設(shè)置722 種群的自適應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化723 關(guān)聯(lián)操作724 個(gè)體保留操作725 NSGAⅢ時(shí)間復(fù)雜度分析73 εMOEA74 SDE75 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)高維MOEA研究的思考第8章 偏好MOEA81 概述82 gdominance算法83 rdominance算法84 角度信息偏好算法85 實(shí)驗(yàn)結(jié)果第9章 基于動(dòng)態(tài)環(huán)境的MOEA91 動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題(DMOP)911 DMOP基本概念及數(shù)學(xué)表述912 DMOP的分類913 動(dòng)態(tài)多目標(biāo)進(jìn)化方法914 動(dòng)態(tài)多目標(biāo)測(cè)試問(wèn)題92 FPS 921 預(yù)測(cè)策略及算法922 實(shí)驗(yàn)結(jié)果93 PPS931 PPS基本原理932 PS中心點(diǎn)的預(yù)測(cè)933 PS的副本估計(jì)934 下一時(shí)刻解的生成935 PPS算法936 實(shí)驗(yàn)結(jié)果94 DEEPDMS941 動(dòng)態(tài)環(huán)境模型942 動(dòng)態(tài)進(jìn)化模型的實(shí)現(xiàn)943 DEEPDMS944 實(shí)驗(yàn)結(jié)果第10章 MOEA性能評(píng)價(jià)101 概述102 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析1021 實(shí)驗(yàn)?zāi)康莫í?022 MOEA評(píng)價(jià)工具的選取1023 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置1024 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析103 MOEA性能評(píng)價(jià)方法1031 評(píng)價(jià)方法概述1032 收斂性評(píng)價(jià)方法1033 分布性評(píng)價(jià)方法104 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)1041 超體積指標(biāo)1042 反轉(zhuǎn)世代距離第11章 MOEA測(cè)試函數(shù)111 概述112 MOEA測(cè)試函數(shù)集113 MOP問(wèn)題分類1131 非偏約束的數(shù)值MOEA測(cè)試函數(shù)集1132 帶偏約束的數(shù)值MOEA測(cè)試函數(shù)集114 構(gòu)造MOP測(cè)試函數(shù)的方法1141 從數(shù)值上構(gòu)造MOP1142 規(guī)模可變的多目標(biāo)測(cè)試函數(shù)的構(gòu)造方法1143 自底向上地構(gòu)造規(guī)模可變的多目標(biāo)測(cè)試函數(shù)1144 對(duì)曲面進(jìn)行約束構(gòu)造規(guī)模可變的多目標(biāo)測(cè)試函數(shù)115 DTLZ測(cè)試函數(shù)系列1151 DTLZ11152 DTLZ21153 DTLZ31154 DTLZ41155 DTLZ51156 DTLZ61157 DTLZ71158 DTLZ81159 DTLZ9116 組合優(yōu)化類MOEA測(cè)試函數(shù)117 WFG測(cè)試問(wèn)題工具包1171 問(wèn)題特性1172 Pareto*優(yōu)面的幾何結(jié)構(gòu)1173 構(gòu)造測(cè)試問(wèn)題的一般方法1174 WFG1～WFG9118 可視化測(cè)試問(wèn)題119 其他測(cè)試問(wèn)題第12章 多目標(biāo)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)121 多目標(biāo)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)特性122 開(kāi)源軟件框架123 優(yōu)化模板庫(kù)1231 OTL的構(gòu)成1232 OTL面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)架構(gòu)1233 OTL的三個(gè)組成工程第13章 基于多目標(biāo)優(yōu)化求解單目標(biāo)約束優(yōu)化問(wèn)題131 約束優(yōu)化概述132 CW算法133 HCOEA算法
第14章 MOEA應(yīng)用141 MOEA應(yīng)用概述1411 MOEA在環(huán)境與資源配置方面的應(yīng)用1412 MOEA在電子與電氣工程方面的應(yīng)用1413 MOEA在通信與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方面的應(yīng)用1414 MOEA在機(jī)器人方面的應(yīng)用1415 MOEA在航空航天方面的應(yīng)用1416 MOEA在市政建設(shè)方面的應(yīng)用1417 MOEA在交通運(yùn)輸方面的應(yīng)用1418 MOEA在機(jī)械設(shè)計(jì)與制造方面的應(yīng)用1419 MOEA在管理工程方面的應(yīng)用14110 MOEA在金融方面的應(yīng)用14111 MOEA在科學(xué)研究中的應(yīng)用142 MOEA在車輛路徑問(wèn)題中的應(yīng)用1421 帶時(shí)間窗的車輛路徑問(wèn)題1422 求解VRPTW問(wèn)題的MOEA1423 可變概率的λinterchange局部搜索法1424 實(shí)驗(yàn)與分析143 MOEA在供水系統(tǒng)中的應(yīng)用1431 水泵調(diào)度問(wèn)題1432 求解方法1433 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析附錄A 符號(hào)及縮寫(xiě)?yīng)íじ戒汢 MOPs測(cè)試函數(shù)附錄C 表B1測(cè)試函數(shù)的Ptrue圖和PFtrue圖附錄D 表B2測(cè)試函數(shù)的Ptrue圖和PFtrue圖參考文獻(xiàn)
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多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化 作者簡(jiǎn)介

鄭金華 博士，教授、博士生導(dǎo)師，國(guó)務(wù)院特殊津貼專家。從1997年開(kāi)始從事進(jìn)化優(yōu)化、多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化、高維多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化等研究，主持完成**自然科學(xué)基金項(xiàng)目3項(xiàng)、省部級(jí)科研項(xiàng)目10余項(xiàng)，以**完成人獲得湖南省自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)、湖南省**教學(xué)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)2項(xiàng)，獲得霍英東青年教師獎(jiǎng)1項(xiàng)；出版學(xué)術(shù)著作1部，在IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Evolutionary Computation、Applied Soft Computing以及《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》《軟件學(xué)報(bào)》等發(fā)表學(xué)術(shù)論文220余篇。

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