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简介
本书主要研究了求解多目标优化问题的人工蜂群算法及混合遗传算法，针对不同的测试问题，建立了相应的多目标优化算法模型，并从多个角度与相关算法进行了试验对比分析。在多目标人工蜂群算法方面，设计了一种多目标人工蜂群框架，并针对框架的各部分，实现了多种策略，从而衍生出多种多目标人工蜂群算法，并将其应用于求解具有连续空间的函数优化问题和离散空间的面向QoS的无线网络路由优化问题。在多目标混合遗传算法方面，对已有的几种被广泛认可的遗传算法及PLS算法进行了研究，提出了几种改进的混合多目标遗传算法，并利用提出的算法求解了光网络优化问题及服务选取问题。
目录
第一部分 相关研究
1 绪论
1．1 研究意义
1．2 多目标优化问题
1．3 研究现状
1．4 算法评价指标
1．5 本章小结
2 相关算法
2．1 人工蜂群算法
2．2 遗传算法
2．3 Pareto局部优化算法
2．4 本章小结
第二部分 多目标人工蜂群算法
3 多目标人工蜂群算法设计
3．1 总体框架
3．2 策略设计
3．3 算法描述
3．4 本章小结
4 多目标函数优化问题
4．1 算法模型
4．2 试验分析
4．3 本章小结
……
第三部分 多目标遗传算法
参考文献 显示全部信息
1 绪论
1．1 研究意义
1．2 多目标优化问题
1．3 研究现状
1．4 算法评价指标
1．5 本章小结
2 相关算法
2．1 人工蜂群算法
2．2 遗传算法
2．3 Pareto局部优化算法
2．4 本章小结
第二部分 多目标人工蜂群算法
3 多目标人工蜂群算法设计
3．1 总体框架
3．2 策略设计
3．3 算法描述
3．4 本章小结
4 多目标函数优化问题
4．1 算法模型
4．2 试验分析
4．3 本章小结
……
第三部分 多目标遗传算法
参考文献 显示全部信息
多目标人工蜂群算法及遗传算法的研究与应用
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