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资料简介：

近年来，多目标进化算法(MOEA)的研究进入了快速发展阶段，越来越多的人开始从事MOEA新方法和新技术的设计与实现，MOEA的应用日益广泛。本书比较全面地综述了MOEA的国际研究现状和发展趋势，介绍了MOEA的基础知识和基本原理论述和分析了构造Pareto优解集的方法、保持进化裙体分布性的方法和策略，以及MOEA的收敛性讨论了目前国际上具代表性的MOEA以及高维MOEA、偏好MOEA和动态MOEA 探讨了MOEA的性能评价方法、MOEA的测试方法，以及MOEA测试实验平台。，讨论了用多目标进化方法求解约束优化问题，并分类概述了MOEA的应用及两个具体应用实例。本书可作为计算机、自动和其他相关专业高年级本科生、硕士研究生、博士研究生，以及MOEA爱好者研究和学习的教材或参考书。

资料目录：

序言

前言

第章 -绪论

． -MOEA概述

．2 -MOEA的分类

．2． -按不同的进化机制分类

．2．2 -按不同的决策方式分类

．3 -多目标进化优化方法研究

．4 -MOEA理论研究

．5 -MOEA应用研究

．6 -有待进一步研究的课题

第2章 -多目标进化优化基础

2． -进化算法

2．． -遗传算法的基本流程

2．．2 -编码

2．．3 -适用度评价

2．．4 -遗传劋作

2．2 -多目标优化问题

2．3 -多目标进化个体之间关系

2．4 -基于Pareto的多目标解集

2．4． -Pareto解

2．4．2 -Pareto边界

2．4．3 -凸空间和凹空间

2．5 -基于Pareto的多目标进化算法的一般框架

第3章 -多目标Pareto解集构造方法

3． -构造Pareto解的简单方法

3．． -Deb的非支配排序方法

3．．2 -用排除法构造非支配集

3．2 -用庄家法则构造Pareto解集

3．2． -用庄家法则构造非支配集的方法

3．2．2 -正确性论怔

3．2．3 -时间复杂度分析

3．2．4 -实例分析

3．2．5 -实验结果

3．3 -用擂台赛法则构造Pareto解集

3．3． -用擂台赛法则构造非支配集的方法

3．3．2 -正确性论证及时间复杂度分析

3．3．3 -

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