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內(nèi)容簡介

　　《多目標人工蜂群算法及遺傳算法的研究與應用》主要研究了求解多目標優(yōu)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(yōu)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(xiàn)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(xù)空間的函數(shù)優(yōu)化問題和離散空間的面向QoS的無線網(wǎng)絡路由優(yōu)化問題?！抖嗄繕巳斯し淙核惴斑z傳算法的研究與應用》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(wǎng)絡優(yōu)化問題及服務選取問題。

作者簡介

暫缺《多目標人工蜂群算法及遺傳算法的研究與應用》作者簡介

圖書目錄

第一部分  相關研究
1 緒論
1.1 研究意義
1.2 多目標優(yōu)化問題
1.3 研究現(xiàn)狀
1.4 算法評價指標
1.5 本章小結(jié)
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(yōu)化算法
2.4 本章小結(jié)
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(jié)
4 多目標函數(shù)優(yōu)化問題
4.1 算法模型
4.2 試驗分析
4.3 本章小結(jié)
5 面向QoS的無線網(wǎng)絡路由優(yōu)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(jié)
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(jié)
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(jié)
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(jié)
參考文獻