多目標(biāo)群體智能優(yōu)化算法

第1章 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題
1．1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的發(fā)展
1．1．1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的歷史
1．1．2 多目標(biāo)進(jìn)化算法
1．1．3 多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化方法的新趨勢(shì)
1．1．4 高維多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題
1．2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題及相關(guān)概念
1．2．1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的模型
1．2．2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題相關(guān)概念
1．2．3 多目標(biāo)進(jìn)化算法的設(shè)計(jì)目標(biāo)
1．3 群體智能優(yōu)化算法基礎(chǔ)
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第2章 多目標(biāo)優(yōu)化算法性能度量
2．1 性能度量方法概述
2．2 常見(jiàn)的性能度量方法
2．2．1 收斂性度量方法
2．2．2 分布性度量方法
2．2．3 綜合性能度量指標(biāo)
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第3章 多目標(biāo)優(yōu)化測(cè)試問(wèn)題
3．1 引言
3．2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的設(shè)計(jì)原則和方法
3．3 ZDT系列測(cè)試問(wèn)題
3．4 DTLZ系列測(cè)試問(wèn)題
3．5 WFG系列測(cè)試函數(shù)
3．5．1 形狀函數(shù)
3．5．2 轉(zhuǎn)換函數(shù)
3．5．3 WFG系列函數(shù)
3．6 UF系列測(cè)試函數(shù)
3．7 多目標(biāo)優(yōu)化算法性能的比較
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第4章 多目標(biāo)煙花爆炸算法
4．1 煙花爆炸算法
4．1．1 煙花爆炸算法基礎(chǔ)
4．1．2 煙花爆炸算法的實(shí)現(xiàn)
4．1．3 煙花爆炸算法的進(jìn)展
4．2 應(yīng)用精英反向?qū)W習(xí)的多目標(biāo)煙花爆炸算法
4．2．1 引言
4．2．2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題及相關(guān)概念
4．2．3 MOFAEOL算法
4．2．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4．2．5 結(jié)論
4．3 增強(qiáng)型多目標(biāo)煙花爆炸算法
4．3．1 引言
4．3．2 eMOFEOA算法
4．3．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4．3．4 結(jié)論
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第5章 多目標(biāo)螢火蟲(chóng)算法
5．1 螢火蟲(chóng)算法
5．1．1 螢火蟲(chóng)算法基礎(chǔ)
5．1．2 螢火蟲(chóng)算法基本思想
5．1．3 螢火蟲(chóng)算法的數(shù)學(xué)描述
5．1．4 基本螢火蟲(chóng)算法的流程
5．2 混合型多目標(biāo)螢火蟲(chóng)算法
5．2．1 引言
5．2．2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題定義
5．2．3 HMOFA算法
5．2．4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
5．2．5 結(jié)論
5．3 多策略協(xié)同的多目標(biāo)螢火蟲(chóng)算法
5．3．1 引言
5．3．2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題相關(guān)概念
5．3．3 MOFA-MCS算法
5．3．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5．3．5 結(jié)論
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第6章 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法
6．1 粒子群優(yōu)化算法
6．1．1 粒子群優(yōu)化算法基礎(chǔ)
6．1．2 全局最優(yōu)PSO算法
6．1．3 局部最優(yōu)PSO算法
6．1．4 粒子群算法的應(yīng)用
6．2 多種策略融合的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法
6．2．1 引言
6．2．2 MSMOPSO算法
6．2．3 MSMOPSO算法收斂性分析
6．2．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
6．2．5 結(jié)論
6．3 自適應(yīng)模糊支配的高維多目標(biāo)粒子群算法
6．3．1 引言
6．3．2 高維多目標(biāo)粒子群算法基本知識(shí)
6．3．3 MaPSOAF算法
6．3．4 實(shí)驗(yàn)與分析
6．3．5 結(jié)論
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第7章 多目標(biāo)進(jìn)化算法
7．1 進(jìn)化算法基礎(chǔ)
7．1．1 進(jìn)化算法簡(jiǎn)介
7．1．2 進(jìn)化算法形式化描述
7．1．3 遺傳算法的基本原理
7．1．4 進(jìn)化算法的研究現(xiàn)狀
7．2 一種雙鏈結(jié)構(gòu)的多目標(biāo)進(jìn)化算法
7．2．1 引言
7．2．2 DCMOEA算法
7．2．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
7．2．4 結(jié)論
7．3 應(yīng)用檔案精英學(xué)習(xí)和反向?qū)W習(xí)的多目標(biāo)進(jìn)化算法
7．3．1 引言
7．3．2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題相關(guān)概念與定理
7．3．3 AOL-MOEA算法
7．3．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
7．3．5 結(jié)論
7．4 基于分解和協(xié)同策略的高維多目標(biāo)進(jìn)化算法
7．4．1 引言
7．4．2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題基本概念
7．4．3 MaOEA/DCE算法
7．4．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
7．4．5 結(jié)論
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