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区间多目标进化优化理论与应用 版权信息
- ISBN：9787030375179
- 条形码：9787030375179 ; 978-7-03-037517-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
区间多目标进化优化理论与应用 内容简介
区间多目标优化问题普遍存在且很好重要，但已有的解决方法却很好少。采用进化优化方法求解区间多目标优化问题是近年来进化优化界的热点研究方向之一。本书阐述了用于求解区间多目标优化问题的进化优化理论与方法，主要包括：目标函数值为区间时，进化个体的比较、决策者偏好的融入及其在种群进化的应用，以及含有很多目标函数优化问题的降维转化与求解等。同时，本书还给出了不同方法在基准数值函数优化和室内布局的应用，以及全面详细的算法对比结果。为便于应用本书阐述的方法，书后附有部分区间多目标进化优化方法Matlab源程序。本书是国内部用进化优化方法解决区间多目标优化问题，特别是融入决策者偏好解决该问题的学术著作，也是作者近五年来在多项国家和省部级科研项目资助下取得的一系列研究成果的结晶。本书可供理工科大学相关专业的教师及研究生、自然科学和工程技术领域的研究人员学习参考。
区间多目标进化优化理论与应用 目录
目录
第1 章基本知识 1
11 区间多目标优化问题 1
12 进化多目标优化方法 4
13 区间进化优化 9
14 基准优化问题 12
15 性能指标 17
16 本书主要内容 19
17 本章小结 21
参考文献 22
第2 章基于可信度的区间多目标进化优化方法26
2.1 方法的提出 26
2.2 区间可信度 27
2.3 基于可信度的占优关系 27
2.4 基于区间的拥挤距离 28
2.5 算法描述 30
2.6 在数值函数优化的应用 32
2.7 本章小结 37
参考文献 37
第3 章基于可信度下界的区间多目标进化优化方法 39
3.1 方法的提出 39
3.2 区间占优可信度下界 40
3.3 基于可信度下界的占优关系 42
3.4 算法描述 43
3.5 性能分析 45
3.6 在数值函数优化的应用 45
3.7 本章小结 53
参考文献 54
第4 章混合指标优化问题的大种群进化优化方法 55
4.1 方法的提出 55
4.2 混合指标优化问题57
4.3 人机评价任务分配 57
4.4 进化个体定性指标值估计 58
4.5 算法描述 59
4.6 性能分析 60
4.7 在室内布局优化系统的应用 61
4.8 本章小结 66
参考文献 67
第5 章区间混合指标优化问题的大种群进化优化方法 69
5.1 方法的提出 69
5.2 区间混合指标转化 70
5.3 进化种群分类数确定 73
5.4 算法描述 74
5.5 在室内布局优化系统的应用 75
5.6 本章小结 81
参考文献 82
第6 章区间混合指标优化问题的区间偏好大种群进化优化方法 84
6.1 方法的提出 84
6.2 嵌入用户偏好的多目标进化优化 85
6.3 进化个体区间定性指标值估计 88
6.4 用户区间偏好精确化 90
6.5 进化个体排序 91
6.6 算法描述 93
6.7 在室内布局优化系统的应用 95
6.8 本章小结 102
参考文献 103
第7 章基于目标相对重要性的区闰多目标进化优化方法 106
7.1 方法的提出 106
7.2 目标相对重要性 107
7.3 目标相对重要性的数学模型 108
7.4 基于决策者偏好区域的进化个体排序 110
7.5 算法描述112
7.6 在数值函数优化的应用 114
7.7 本章小结 121
参考文献 121
第8 章基于偏好多面体的区闽多目标进化优化方法 123
8.1 方法的提出 123
8.2 区间偏好多面体基本理论 124
8.3 区间偏好多面体构建 127
8.4 基于区间偏好多面体的进化个体排序 128
8.5 算法描述 129
8.6 在数值函数优化的应用 131
8.7 本章小结 143
参考文献 143
第9 章基于偏好方向的区间多目标进化优化方法 145
9.1 方法的提出 145
9.2 决策者偏好方向提取 146
9.3 基于区间成就标量化函数的进化个体排序 147
9.4 算法描述 148
9.5 在数值函数优化的应用 150
9.6 本章小结 154
参考文献 155
第10 章基于偏好的自适应区间多目标进化优化方法 156
10.1 方法的提出 156
10.2 基于决策者偏好的变异算子 157
10.3 自适应交叉和变异概率 159
10.4 算法描述 160
10.5 在数值函数优化的应用 161
10.6 本章小结 166
参考文献 166
第11 章富维多目标集合进化优化方法 168
111 方法的提出 169
11.2 优化问题的降维转化 171
11.3 集合比较 172
114 集合进化策略 173
115 算法描述 174
11.6 在数值函数优化的应用176
117 本章小结 184
参考文献 185
第12 章区间高维多目标集合进化优化方法 188
12.1 方法的提出 188
12.2 优化问题降维转化 189
12.3 集合进化策略 190
12.4 算法描述 194
12.5 在数值函数优化的应用 196
12.6 本章小结 205
参考文献 206
附录部分区闰多目标进化优化方法源程序 207
附录1 基于偏好多面体的进化个体排序Matlab 源程序 207
附录2 第11 章集合进化策略Matlab 源程序 214
第1 章基本知识 1
11 区间多目标优化问题 1
12 进化多目标优化方法 4
13 区间进化优化 9
14 基准优化问题 12
15 性能指标 17
16 本书主要内容 19
17 本章小结 21
参考文献 22
第2 章基于可信度的区间多目标进化优化方法26
2.1 方法的提出 26
2.2 区间可信度 27
2.3 基于可信度的占优关系 27
2.4 基于区间的拥挤距离 28
2.5 算法描述 30
2.6 在数值函数优化的应用 32
2.7 本章小结 37
参考文献 37
第3 章基于可信度下界的区间多目标进化优化方法 39
3.1 方法的提出 39
3.2 区间占优可信度下界 40
3.3 基于可信度下界的占优关系 42
3.4 算法描述 43
3.5 性能分析 45
3.6 在数值函数优化的应用 45
3.7 本章小结 53
参考文献 54
第4 章混合指标优化问题的大种群进化优化方法 55
4.1 方法的提出 55
4.2 混合指标优化问题57
4.3 人机评价任务分配 57
4.4 进化个体定性指标值估计 58
4.5 算法描述 59
4.6 性能分析 60
4.7 在室内布局优化系统的应用 61
4.8 本章小结 66
参考文献 67
第5 章区间混合指标优化问题的大种群进化优化方法 69
5.1 方法的提出 69
5.2 区间混合指标转化 70
5.3 进化种群分类数确定 73
5.4 算法描述 74
5.5 在室内布局优化系统的应用 75
5.6 本章小结 81
参考文献 82
第6 章区间混合指标优化问题的区间偏好大种群进化优化方法 84
6.1 方法的提出 84
6.2 嵌入用户偏好的多目标进化优化 85
6.3 进化个体区间定性指标值估计 88
6.4 用户区间偏好精确化 90
6.5 进化个体排序 91
6.6 算法描述 93
6.7 在室内布局优化系统的应用 95
6.8 本章小结 102
参考文献 103
第7 章基于目标相对重要性的区闰多目标进化优化方法 106
7.1 方法的提出 106
7.2 目标相对重要性 107
7.3 目标相对重要性的数学模型 108
7.4 基于决策者偏好区域的进化个体排序 110
7.5 算法描述112
7.6 在数值函数优化的应用 114
7.7 本章小结 121
参考文献 121
第8 章基于偏好多面体的区闽多目标进化优化方法 123
8.1 方法的提出 123
8.2 区间偏好多面体基本理论 124
8.3 区间偏好多面体构建 127
8.4 基于区间偏好多面体的进化个体排序 128
8.5 算法描述 129
8.6 在数值函数优化的应用 131
8.7 本章小结 143
参考文献 143
第9 章基于偏好方向的区间多目标进化优化方法 145
9.1 方法的提出 145
9.2 决策者偏好方向提取 146
9.3 基于区间成就标量化函数的进化个体排序 147
9.4 算法描述 148
9.5 在数值函数优化的应用 150
9.6 本章小结 154
参考文献 155
第10 章基于偏好的自适应区间多目标进化优化方法 156
10.1 方法的提出 156
10.2 基于决策者偏好的变异算子 157
10.3 自适应交叉和变异概率 159
10.4 算法描述 160
10.5 在数值函数优化的应用 161
10.6 本章小结 166
参考文献 166
第11 章富维多目标集合进化优化方法 168
111 方法的提出 169
11.2 优化问题的降维转化 171
11.3 集合比较 172
114 集合进化策略 173
115 算法描述 174
11.6 在数值函数优化的应用176
117 本章小结 184
参考文献 185
第12 章区间高维多目标集合进化优化方法 188
12.1 方法的提出 188
12.2 优化问题降维转化 189
12.3 集合进化策略 190
12.4 算法描述 194
12.5 在数值函数优化的应用 196
12.6 本章小结 205
参考文献 206
附录部分区闰多目标进化优化方法源程序 207
附录1 基于偏好多面体的进化个体排序Matlab 源程序 207
附录2 第11 章集合进化策略Matlab 源程序 214
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