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多目標進化算法研究與應用 版權信息
- ISBN：9787551734073
- 條形碼：9787551734073 ; 978-7-5517-3407-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
多目標進化算法研究與應用 內容簡介
本書共6章，緒論介紹了多目標優化問題的概念，并梳理了各種智能優化算法的基本思想和原理；第2章介紹了多目標進化算法的研究現狀、算法原理、算法一般框架及算法性能評價指標；第3章介紹了目前提出的幾種經典多目標進化算法的基本原理和流程；第4章針對智能倉儲系統中的任務分配問題，提出了一種利用非支配排序和maximin適應度函數的新算法；第5章提出了一種新的基于兩兩比較的適應度評價函數M2F-p來處理多目標優化問題的改進算法；第6章為基于決策空間分解的大規模進化優化方法。
多目標進化算法研究與應用 目錄
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 *優化問題
1.2.1 函數優化問題
1.2.2 組合優化問題
1.3 多目標優化問題
1.4 進化算法
1.4.1 遺傳算法
1.4.2 進化策略
1.4.3 進化規劃
1.4.4 遺傳規劃
1.5 智能優化算法
1.5.1 模擬退火算法
1.5.2 禁忌搜索算法
1.5.3 人工免疫算法
1.5.4 粒子群優化算法
1.5.5 蟻群算法
1.5.6 人工蜂群算法
1.6 本章小結
第2章 多目標進化算法研究基礎
2.1 多目標進化算法研究現狀
2.2 多目標進化算法分類
2.2.1 基于支配關系的MOEA
2.2.2 基于評價指標的MOEA
2.2.3 基于分解的MOEA
2.3 多目標進化算法原理
2.3.1 適應度分配
2.3.2 精英主義
2.3.3 密度估計
2.4 多目標進化算法一般框架
2.5 多目標進化算法性能評價指標
2.5.1 世代距離
2.5.2 均勻性度量方法
2.5.3 超體積
2.5.4 反世代距離
2.6 本章小結
第3章 多目標進化算法
3.1 MOGA
3.2 NSGAⅡ
3.2.1 NSGAⅡ流程
3.2.2 非劣排序構造方法
3.2.3 擁擠距離及其排序
3.3 NPGA
3.4 SPEA2
3.5 MOEA/D
3.6 多目標進化算法研究進展
3.6.1 協同多目標進化算法
3.6.2 動態多目標進化算法
3.6.3 高維多目標進化算法
3.6.4 多目標粒子群優化算法
3.6.5 多目標免疫優化算法
3.7 本章小結
第4章 求解智能倉儲機器人調度問題的改進NSGAⅡ算法
4.1 引言
4.2 智能倉儲機器人調度問題描述
4.2.1 問題描述
4.2.2 生成子代
4.3 改進NSGAⅡ算法思路
4.3.1 構建非支配解集
4.3.2 maximin適應度函數
4.3.3 逐個比較策略
4.3.4 頭腦風暴算子
4.4 MB-NSGAⅡ算法流程
4.4.1 標準化
4.4.2 綜合選擇
4.4.3 逐個比較策略
4.5 應用實例分析
4.5.1 基準實驗結果
4.5.2 ZDT和DTLZ的結果與討論
4.5.3 實驗設置
4.5.4 實驗結果分析
4.5.5 任務分配模型的結果與討論
4.6 本章小結
第5章 基于范數P的maximin適應度排序多目標進化算法
5.1 引言
5.2 問題描述
5.2.1 問題模型
5.2.2 基于聚集兩兩比較的方法
5.2.3 改進思路
5.3 基于M2F-p的改進適應度函數
5.3.1 乘性*大適應度函數M2F
5.3.2 不同p值下M2F-p的搜索能力
5.3.3 M2F-p的基本性質
5.3.4 M2F-p函數選擇策略
5.4 改進M2FMOEA算法流程
5.4.1 自適應p-選擇策略
5.4.2 環境選擇
5.5 應用實例分析
5.5.1 測試問題
5.5.2 績效指標
5.5.3 實驗配置
5.5.4 DTLZ結果與討論
5.5.5 WFG結果與討論
5.5.6 MaF結果與討論
5.5.7 結論分析
5.5.8 演化過程：IGD指標、HV指標和p
5.6 本章小結
第6章 基于決策空間分解的大規模進化優化方法
6.1 引言
6.2 問題描述
6.3 改進思路
6.3.1 分解策略
6.3.2 Jaccard相似系數
6.3.3 哈希函數
6.4 MHD算法
6.5 算例分析
6.5.1 精度結果比較和分析
6.5.2 收斂性結果比較和分析
6.5.3 穩定性結果比較和分析
6.6 本章小結
附錄
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