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使用进化算法的多目标优化。 (英语) Zbl 0970.90091号

奇切斯特:威利。xix,497页(2001年)。
作者讨论了两个多目标优化过程,即理想过程和基于偏好的过程。在理想的多目标优化过程中,他认为必须努力通过考虑所有目标的重要性来找到一组权衡最优解。在找到一组这样的权衡解决方案后,用户可以使用更高级别的定性考虑因素进行选择。在基于偏好的多目标优化过程中,基于更高层的信息,首先选择目标之间的相对偏好因子,从而优化组合目标函数,以找到单一的权衡最优解。作者认为,为什么理想的程序比基于偏好的程序更不主观、更有条理、更实用。
本书的大部分内容都致力于为多目标优化问题找到多个权衡解决方案,尽管本书包含了一些技术,以在目标的相对重要性信息可用的情况下找到权衡解决方案的首选分布。基于进化算法(EA)在一次模拟运行中找到多个最优解的能力,本书介绍了使用EA找到多个权衡解决方案的各种技术。
第2章提供了多目标优化的原则。第3章根据基于偏好的方法描述了各种方法。第4章介绍了四种EA,讨论了它们与经典搜索和优化方法的差异。在第5、6和7章中,作者介绍了多目标EA。第8章讨论了与多目标进化算法(MOEA)的设计、开发和应用相关的突出问题。第9章介绍了MOEA的五种应用。

MSC公司:

90C29型 多目标规划
90-02年 与运筹学和数学规划有关的研究博览会(专著、调查文章)
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