複雜多目標問題的最佳化方法及套用

內容簡介

　　近幾年，高維目標最佳化和大規模全局最佳化成為進化計算研究領域的兩個研究熱點，並廣泛套用於物流工程、機械工程、通信工程等實際問題中，具有重要的研究價值。

　　《複雜多目標問題的最佳化方法及套用》首先介紹了多目標最佳化（multi-objective optimization）的基本概念、研究現狀和性能評價；然后綜述了現階段高維目標最佳化問題和大規模變數最佳化問題所面臨墊厚想鴉的困難和挑戰；進而著重介紹了基於決策者偏好的高維目標最佳化方法和基於變數分解的大規模變數最佳化方法；最後詳述了高維目標進化算法和大規模變數進化算法在圖像形狀匹配、天線結構設計、桁架結構設計、無線感測器院祝斷網路覆蓋控制最佳化和通信系統移動蜂窩網路功率控制最佳化等實際問題中的套用。

　　《複雜多目標問題的最佳化方法及套用》適合作為信息處理、決策最佳化、人工智慧、自動控制等研究方向的高年級本科生、研究生以及多目標最佳化算法愛好者研究和學習的教材或參考書。

圖書目錄

第1章緒論

1．1 多目標最佳化問題

1．1．1 多目標最佳化數學模型

1．1．2 Pareto最優解立海懂

1．2 多目標進化算法的歷史與現狀

1．3 多目標進化算法性能評價

1．3．1 個體評價機制

1．3．2 多樣性

1．3．3 收斂性

1．3．4 性能評價指標

參考文獻

第2章複雜多目標最佳化問題

2．1 高維目標最佳化問題

2．1．1 高維目標最佳化問題描述

2．1．2 高維目標最佳化問題面鑽探拔估臨挑戰

2．1．3 高維目標最佳化方法研究進展

2．1．4 偏好占優的高維目標最佳化方法

2．2 大規模變數最佳化問題

2．2．1 大規模變數最佳化問題描述

2．2．2 大規模變數最佳化問題面臨挑戰

2．2．3 大規模變數最佳化方法研究進展

2．2．4 大規模變數分解的多目標最佳化方法

參考文獻

第3章合作協同進化理論

3．1 合作協同進化框架

3．1．1 合作協同進化思想

3．1．2 合作協同進化模型

3．2 合作協同進化適值評價方法

3．3 合作協同進化算法收斂性分析

3．3．1 理想適值評估的EGT模型

3．3．2 實際適值評估的EGT模型

參考文獻

第4章確定偏好下的高維目標進化算法研究

4．1 基於雙極偏好占優的高維目標進化算法

4．1．1 TOPSIS方法

4．1．2 雙極偏好占優機制

4．1．3 2p-NSGA-II算法

4．1．4 仿真實驗與結果分析

4．2 基於偏好向量引導的高維目標進化算法

4．2．1 偏好向量生成策略

4．2．2 角度懲罰距離機制

4．2．3 種群劃分和精英策略

4．2．4 G-RVEA算法

4．2．5 仿真實驗與結果分析

4．3 基於偏好鄰域設定的高維目標進化算法

4．3．1 子問題鄰域

4．3．2 偏好鄰域設定策略頌譽檔

4．3．3 MOEA/D-DN算法

4．3．4 仿真實驗與結果分析

參考文獻

第5章隨機偏好下的高維目標進化算法研究

5．1 隨機偏好自適應協同的高維目標進化算法

5．1．1 混合排序機制

5．1．2 自適應協同進化策略

5．1．3 I-PICEA-g算法

5．1．4 仿真實驗與結果分析

5．2 基於混合支配的隨機偏好協同進化算法

5．2．1 混合支配策略

5．2．2 改進後的適應值賦值方法

5．2．3 E-PICEA-g算法

5．2．4 仿真實驗與結果分析

5．3 基於膝蓋點引導的偏好集協同高維目標進化算法

5．3．1 膝蓋點引入策略

5．3．2 偏好區域選擇策略

5．3．3 K-PICEA-g算法

5．3．4 仿真實驗與結簽地果分析

參考文獻

第6章合作協同框架下的大規模變數多目標進悼紙踏化算法研究

6．1 基於變數隨機分解的多目標粒子群進化算法

6．1．1 變數隨機分解策略

6．1．2 CCMOPSO算法

6．1．3 仿真實驗與結果分析

6．2 基於周期性變數隨機分解的多目標進化算法

6．2．1 周期性隨機分解策略

6．2．2 PDMOPSO算法

6．2．3 仿真實驗與結果分析

6．3 基於關聯變數分組的多目標進化算法

6．3．1 關聯變數定義

6．3．2 關聯變數分組策略

6．3．3 MOEAD/IVG算法

6．3．4 仿真實驗與結果分析

參考文獻

第7章大規模高維目標最佳化實際問題

7．1 圖像形狀匹配問題

7．1．1 問題描述與模型建立

7．1．2 雙極偏好占優的滑動視窗參數最佳化方法

7．1．3 仿真實驗與結果分析

7．2 陣列天線設計問題

7．2．1 問題描述與模型建立

7．2．2 雙極偏好占優的陣列天線最佳化方法

7．2．3 仿真實驗與結果分析

7．3 桁架結構設計問題

7．3．1 問題描述與模型建立

7．3．2 雙極偏好占優的桁架結構最佳化方法

7．3．3 仿真實驗與結果分析

7．4 無線感測器網路覆蓋控制最佳化問題

7．4．1 問題描述與模型建立

7．4．2 無線感測器網路覆蓋控制最佳化方法

7．4．3 仿真實驗與結果分析

7．5 通信系統蜂窩網路功率控制最佳化問題

7．5．1 問題描述與模型建立

7．5．2 關聯變數分解的功率控制最佳化方法

7．5．3 仿真實驗與結果分析

參考文獻

附錄A 測試函式表達式及其特性

附錄B 測試函式Pareto前沿圖

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基本介紹

內容簡介

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