最优化理论与智能算法
出版时间:
2024-05
版次:
1
ISBN:
9787302660699
装帧:
平装
开本:
其他
页数:
180页
字数:
274千字
-
智能算法是一类直接的、随机搜索的优化方法，它是基于模拟自然界的生物现象而产生的一类新型优化方法。本书在介绍优化理论的基础上，着重介绍求解复杂工程优化模型的新智能算法。
本书共有12章，第1～2章着重介绍智能算法的现状及**化理论的基本概念；第3章着重介绍几种求解单目标约束优化问题的新型智能算法；第4～5章介绍求解多目标优化问题的粒子群算法及仿真实验；第6～9章着重讨论当优化问题维度变大时如何解决高维多目标优化问题；第10～11章讨论了复杂双层优化及其在视频服务器部署中的应用；第12章分析本书所用核心算法即粒子群优化算法的参数设计。
本书可作为计算机类各专业、运筹学专业和管理学科各专业研究生的教材，也可供相关科研人员和工程技术人员参考。
章绪论1
1.1引言1
1.2智能算法的现状1
1.3智能算法的研究发展5
1.4约束单目标优化问题及其智能算法6
1.5多目标优化问题及其智能算法7
1.6本书的主要工作与内容安排9
第2章智能算法与粒子群优化算法的基本理论12
2.1智能算法的框架及基础理论12
2.1.1智能算法的基本框架12
2.1.2智能算法的基础理论16
2.2粒子群优化算法简介17
2.2.1基本粒子群算法框架17
2.2.2粒子群算法与其他智能算法的比较19
2.2.3两种基本智能模型19
2.2.4粒子群算法的改进20
第3章解决约束单目标优化问题的两种粒子群算法23
3.1相关工作23
3.1.1问题表述23
3.1.2智能算法在约束优化问题中的研究现状24
3.2解决约束优化问题的双目标粒子群优化算法26
3.2.1模型的建立26
3.2.2基于偏好的粒子比较准则26
3.2.3改进的多父体单形杂交算子27
3.2.4双目标粒子群优化（to）算法的流程27
3.2.5数值模拟28〖1〗〖2〗化理论与智能算法3.3解决约束优化问题的模糊粒子群算法30
3.3.1模糊个体极值和模糊全局极值的提出30
3.3.2基于阈值的粒子比较准则31
3.3.3模糊粒子群（fo）算法的流程33
3.3.4数值模拟33
3.3.5收敛分析36
第4章解决无约束多目标优化问题的几种智能算法39
4.1相关工作39
4.1.1问题表述39
4.1.2智能算法在多目标优化问题中的研究现状40
4.2基于粒子群优化的多目标memetic算法43
4.2.1多目标优化模型的转化43
4.2.2基于新模型的粒子比较准则44
4.2.3局部搜索算子的引进45
4.2.4全局极值的选取45
4.2.5基于粒子群优化的多目标memetic算法（ma）流程46
4.2.6实例与能比较46
4.3解决多目标优化问题的模糊粒子群算法50
4.3.1多目标模糊个体极值和模糊全局极值的提出50
4.3.2多目标模糊粒子群算法流程50
4.3.3实例与能比较51
4.4基于新模型的多目标memetic算法56
4.4.1多目标优化模型的转化56
4.4.2一种新的选择策略56
4.4.3新的接收准则57
4.4.4基于新模型的多目标memetic算法概述57
4.4.5实例与能比较58
4.5收敛分析61
第5章解决多目标约束优化问题的两种粒子群算法64
5.1解决多目标约束优化问题的混合粒子群算法64
5.1.1粒子保留准则65
5.1.2一种新的拥挤距离函数65
5.1.3基于合力的变异算子66
5.1.4混合粒子群算法流程67
5.1.5实例与能比较68
5.2基于不可行精英保留策略的粒子群优化算法73
5.2.1不可行精英保留策略的提出74
5.2.2新的拥挤距离函数74
5.2.3新的变异算子76
5.2.4基于不可行精英保留策略的粒子群优化算法（io）76
5.2.5实例与能比较77
5.3收敛分析81
第6章一种新的基于非线扩展关系的多目标智能优化算法83
6.1选题背景和意义83
6.2外研究现状84
6.3解集的评价指标85
6.4新算法的提出86
6.4.1一种新的非线扩展优势关系87
6.4.2算法框架87
6.5实验的结果与分析88
6.5.1测试函数和能指标88
6.5.2遗传算子及参数设置89
6.5.3相关算法89
6.5.4实验结果89
第7章基于世代距离指标和改进小生境方法的进化算法96
7.1引言96
7.2新提出的算法gdmaoea97
7.2.1算法框架97
7.2.2选择框架98
7.2.3计算个体的邻近距离98
7.2.4改进的小生境方法对解重新分层101
7.3数值实验结果及分析103
7.3.1参数设置103
7.3.2实验结果及分析104
第8章基于非支配排序和改进小生境的进化算法110
8.1引言110
8.2新的约束处理机制mccht110
8.3新提出的算法mcmoea111
8.3.1约束排序111
8.3.2全局选择113
8.3.3可行计算113
8.3.4改进的小生境方法114
8.4数值实验结果及分析117
8.4.1实验设置117
8.4.2实验结果和分析118
第9章基于协同进化框架和两阶段进化的进化算法124
9.1引言124
9.2提出的算法tscoea126
9.2.1算法框架126
9.2.2新的小生境方法127
9.2.3全局选择128
9.2.4选择父代130
9.3数值实验结果及分析130
9.3.1实验设置131
9.3.2实验结果和分析131
0章双层优化问题的智能算法求解135
10.1引言135
10.2外研究现状136
10.2.1问题研究136
10.2.2算法研究136
10.３基于球变异和动态约束处理的双层o算法137
10.3.1双层优化模型137
10.3.2新提出的算法（boqmdc）139
10.3.3球变异o140
10.3.4基于极点的种群初始化141
10.3.5基于二次近似的局部搜索142
10.3.6约束处理以及适应度函数142
10.3.7rbf指导下的下层搜索改进策略143
10.4实验及结果分析144
10.4.1实验及参数设置144
10.4.2结果及分析145
1章基于遗传算法的服务器部署问题研究150
11.1问题背景150
11.2问题描述152
11.3双层优化模型建立及153
11.3.1算法设计154
11.3.2实验及结161
2章粒子群算法中惯权重的分析163
12.1动态改变的惯权重163
12.1.1动态改变惯权重的提出163
12.1.2动态改变权重的粒子群（do）算法流程164
12.1.3数值实验164
12.2基于滑函数和一维搜索的粒子群优化算法165
12.2.1简化的粒子群优化算法165
12.2.2重新生成停止智能的粒子位置166
12.2.3算法流程（no）167
12.2.4数值实验167
参文献168
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内容简介:
智能算法是一类直接的、随机搜索的优化方法，它是基于模拟自然界的生物现象而产生的一类新型优化方法。本书在介绍优化理论的基础上，着重介绍求解复杂工程优化模型的新智能算法。
本书共有12章，第1～2章着重介绍智能算法的现状及**化理论的基本概念；第3章着重介绍几种求解单目标约束优化问题的新型智能算法；第4～5章介绍求解多目标优化问题的粒子群算法及仿真实验；第6～9章着重讨论当优化问题维度变大时如何解决高维多目标优化问题；第10～11章讨论了复杂双层优化及其在视频服务器部署中的应用；第12章分析本书所用核心算法即粒子群优化算法的参数设计。
本书可作为计算机类各专业、运筹学专业和管理学科各专业研究生的教材，也可供相关科研人员和工程技术人员参考。
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目录:
章绪论1
1.1引言1
1.2智能算法的现状1
1.3智能算法的研究发展5
1.4约束单目标优化问题及其智能算法6
1.5多目标优化问题及其智能算法7
1.6本书的主要工作与内容安排9
第2章智能算法与粒子群优化算法的基本理论12
2.1智能算法的框架及基础理论12
2.1.1智能算法的基本框架12
2.1.2智能算法的基础理论16
2.2粒子群优化算法简介17
2.2.1基本粒子群算法框架17
2.2.2粒子群算法与其他智能算法的比较19
2.2.3两种基本智能模型19
2.2.4粒子群算法的改进20
第3章解决约束单目标优化问题的两种粒子群算法23
3.1相关工作23
3.1.1问题表述23
3.1.2智能算法在约束优化问题中的研究现状24
3.2解决约束优化问题的双目标粒子群优化算法26
3.2.1模型的建立26
3.2.2基于偏好的粒子比较准则26
3.2.3改进的多父体单形杂交算子27
3.2.4双目标粒子群优化（to）算法的流程27
3.2.5数值模拟28〖1〗〖2〗化理论与智能算法3.3解决约束优化问题的模糊粒子群算法30
3.3.1模糊个体极值和模糊全局极值的提出30
3.3.2基于阈值的粒子比较准则31
3.3.3模糊粒子群（fo）算法的流程33
3.3.4数值模拟33
3.3.5收敛分析36
第4章解决无约束多目标优化问题的几种智能算法39
4.1相关工作39
4.1.1问题表述39
4.1.2智能算法在多目标优化问题中的研究现状40
4.2基于粒子群优化的多目标memetic算法43
4.2.1多目标优化模型的转化43
4.2.2基于新模型的粒子比较准则44
4.2.3局部搜索算子的引进45
4.2.4全局极值的选取45
4.2.5基于粒子群优化的多目标memetic算法（ma）流程46
4.2.6实例与能比较46
4.3解决多目标优化问题的模糊粒子群算法50
4.3.1多目标模糊个体极值和模糊全局极值的提出50
4.3.2多目标模糊粒子群算法流程50
4.3.3实例与能比较51
4.4基于新模型的多目标memetic算法56
4.4.1多目标优化模型的转化56
4.4.2一种新的选择策略56
4.4.3新的接收准则57
4.4.4基于新模型的多目标memetic算法概述57
4.4.5实例与能比较58
4.5收敛分析61
第5章解决多目标约束优化问题的两种粒子群算法64
5.1解决多目标约束优化问题的混合粒子群算法64
5.1.1粒子保留准则65
5.1.2一种新的拥挤距离函数65
5.1.3基于合力的变异算子66
5.1.4混合粒子群算法流程67
5.1.5实例与能比较68
5.2基于不可行精英保留策略的粒子群优化算法73
5.2.1不可行精英保留策略的提出74
5.2.2新的拥挤距离函数74
5.2.3新的变异算子76
5.2.4基于不可行精英保留策略的粒子群优化算法（io）76
5.2.5实例与能比较77
5.3收敛分析81
第6章一种新的基于非线扩展关系的多目标智能优化算法83
6.1选题背景和意义83
6.2外研究现状84
6.3解集的评价指标85
6.4新算法的提出86
6.4.1一种新的非线扩展优势关系87
6.4.2算法框架87
6.5实验的结果与分析88
6.5.1测试函数和能指标88
6.5.2遗传算子及参数设置89
6.5.3相关算法89
6.5.4实验结果89
第7章基于世代距离指标和改进小生境方法的进化算法96
7.1引言96
7.2新提出的算法gdmaoea97
7.2.1算法框架97
7.2.2选择框架98
7.2.3计算个体的邻近距离98
7.2.4改进的小生境方法对解重新分层101
7.3数值实验结果及分析103
7.3.1参数设置103
7.3.2实验结果及分析104
第8章基于非支配排序和改进小生境的进化算法110
8.1引言110
8.2新的约束处理机制mccht110
8.3新提出的算法mcmoea111
8.3.1约束排序111
8.3.2全局选择113
8.3.3可行计算113
8.3.4改进的小生境方法114
8.4数值实验结果及分析117
8.4.1实验设置117
8.4.2实验结果和分析118
第9章基于协同进化框架和两阶段进化的进化算法124
9.1引言124
9.2提出的算法tscoea126
9.2.1算法框架126
9.2.2新的小生境方法127
9.2.3全局选择128
9.2.4选择父代130
9.3数值实验结果及分析130
9.3.1实验设置131
9.3.2实验结果和分析131
0章双层优化问题的智能算法求解135
10.1引言135
10.2外研究现状136
10.2.1问题研究136
10.2.2算法研究136
10.３基于球变异和动态约束处理的双层o算法137
10.3.1双层优化模型137
10.3.2新提出的算法（boqmdc）139
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10.3.4基于极点的种群初始化141
10.3.5基于二次近似的局部搜索142
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10.4实验及结果分析144
10.4.1实验及参数设置144
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1章基于遗传算法的服务器部署问题研究150
11.1问题背景150
11.2问题描述152
11.3双层优化模型建立及153
11.3.1算法设计154
11.3.2实验及结161
2章粒子群算法中惯权重的分析163
12.1动态改变的惯权重163
12.1.1动态改变惯权重的提出163
12.1.2动态改变权重的粒子群（do）算法流程164
12.1.3数值实验164
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12.2.4数值实验167
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