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郑金华 著 / 科学出版社 / 2007-02 / 精装
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多目标进化算法及其应用
近年来,多目标进化算法(MOEA)的研究进入了快速发展阶段,越来越多的人开始从事MOEA的设计与实现,MOEA的应用也日益广泛。《多目标进化算法及其应用》比较全面地综述了MOEA的国际研究现状和发展,讨论了MOEA的基本概念和基本原理,介绍了目前国际上比较典型的MOEA,论述了MOEA的性能评价方法,阐述了构造Pareto最优解集的方法,刻画了保持进化群体分布性的方法和策略,详述了MOEA的测试方法。同时,对MOEA的收敛性及应用进行了讨论和分析。本书可作为计算机、自动控制和其它相关专业高年级本科生和研究生,以及MOEA爱好者研究、学习的教材或参考书。
第1章绪论1.1多目标优化问题1.2基于Pareto的多目标最优解集1.3多目标进化个体之间的支配关系1.4多目标进行算法1.5多目标进化算法研究的历史与现状1.6有待进一步研究的课题第2章多目标进化算法2.1Schaffer和Fonseca等的工作2.2NSGA-Ⅱ2.3NPGA2.4SPEA22.5PESA2.6PAES2.7MGAMOO2.8MOMGA2.9基于密度的多目标进化算法2.10mBOA2.11实验结果第3章MOEA性能评价3.1概述3.2实验设计与分析3.3MOEA性能评价方法第4章多目标Pareto最优解集4.1构造Pareto最优解的简单方法4.2用庄家法则构造Pareto最优解集4.3用擂台赛法则构造Pareto最优解集4.4用递归方法构造Pareto最优解集4.5用快速排序方法构造Pareto最优解集4.6用改进的快速排序方法构造Pareto最优解集第5章多目标进化群体的分布性5.1用小生境技术保持进化群体的分布性5.2用信息熵保持进化群体的分布性5.3用聚集密度方法保持进化群体的分布性5.4用网格保持进化群体的分布性5.5用聚类方法保持进化群体的分布性第6章MOEA收敛性6.1多目标进化模型及其收敛性分析6.2自适应网格算法及其收敛性6.3MOEA的收敛性分析第7章MOEA测试函数7.1概述7.2MOEA测试函数集7.3MOP问题的分类7.4构造MOP测试函数的方法7.5DTLZ测试函数系列7.6组合优化类MOEA测试函数第8章MOEA应用8.1MOEA应用概述8.2MOEA在车辆路径问题中的应用8.3MOEA在供水系统中的应用附录A符号及缩写索引附录BMOPs测试函数附录C表B.1测试函数的Ptrue图和PFtrue图附录D表B.2测试函数的Ptrue图和PFtrue图参考文献
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图2
图3
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开播时间:09月02日 10:30