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本書主要研究了求解多目標優化問題的人工蜂群算法及混合遺傳算法，針對不同的測試問題，建立了相應的多目標優化算法模型，并從多個角度與相關算法進行了試驗對比分析。在多目標人工蜂群算法方面，設計了一種多目標人工蜂群框架，并針對框架的各部分，實現了多種策略，從而衍生出多種多目標人工蜂群算法，并將其應用于求解具有連續空間的函數優化問題和離散空間的面向QoS的無線網絡路由優化問題。在多目標混合遺傳算法方面，對已有的幾種被廣泛認可的遺傳算法及PLS算法進行了研究，提出了幾種改進的混合多目標遺傳算法，并利用提出的算法求解了光網絡優化問題及服務選取問題。
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《多目標人工蜂群算法及遺傳算法的研究與應用》由東北大學出版社出版。
目次
第一部分 相關研究
1 緒論
1.1 研究意義
1.2 多目標優化問題
1.3 研究現狀
1.4 算法評價指標
1.5 本章小結
2 相關算法
2.1 人工蜂群算法
2.2 遺傳算法
2.3 Pareto局部優化算法
2.4 本章小結
第二部分 多目標人工蜂群算法
3 多目標人工蜂群算法設計
3.1 總體框架第一部分相關研究
3.2 策略設計
3.3 算法描述
3.4 本章小結
4 多目標函數優化問題
4.1 算法模型
4.2 試驗分析
4.3 本章小結
5 面向QoS的無線網絡路由優化問題
5.1 引言
5.2 問題定義
5.3 算法模型
5.4 試驗分析
5.5 本章小結
第三部分 多目標遺傳算法
6 多目標遺傳算法設計
6.1 改進的NSGA2 多目標遺傳算法——INSGA2
6.2 改進的SPEA2 多目標遺傳算法——ISPEA2
6.3 改進的MOEAD多目標遺傳算法——IMOEAD
6.4 基于SPEA2 和MOEAD的混合分解多目標遺傳算法
6.5 本章小結
7 MQRWA問題
7.1 引言
7.2 問題定義
7.3 遺傳算法模型
7.4 試驗分析
7.5 本章小結
8 服務選取問題
8.1 引言
8.2 問題定義
8.3 遺傳算法模型
8.4 試驗分析
8.5 本章小結
參考文獻
1 緒論
1.1 研究意義
1.2 多目標優化問題
1.3 研究現狀
1.4 算法評價指標
1.5 本章小結
2 相關算法
2.1 人工蜂群算法
2.2 遺傳算法
2.3 Pareto局部優化算法
2.4 本章小結
第二部分 多目標人工蜂群算法
3 多目標人工蜂群算法設計
3.1 總體框架第一部分相關研究
3.2 策略設計
3.3 算法描述
3.4 本章小結
4 多目標函數優化問題
4.1 算法模型
4.2 試驗分析
4.3 本章小結
5 面向QoS的無線網絡路由優化問題
5.1 引言
5.2 問題定義
5.3 算法模型
5.4 試驗分析
5.5 本章小結
第三部分 多目標遺傳算法
6 多目標遺傳算法設計
6.1 改進的NSGA2 多目標遺傳算法——INSGA2
6.2 改進的SPEA2 多目標遺傳算法——ISPEA2
6.3 改進的MOEAD多目標遺傳算法——IMOEAD
6.4 基于SPEA2 和MOEAD的混合分解多目標遺傳算法
6.5 本章小結
7 MQRWA問題
7.1 引言
7.2 問題定義
7.3 遺傳算法模型
7.4 試驗分析
7.5 本章小結
8 服務選取問題
8.1 引言
8.2 問題定義
8.3 遺傳算法模型
8.4 試驗分析
8.5 本章小結
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