约束多目标进化算法理论及应用
明梦君
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明梦君
本书包含6章内容。第1章介绍了约束多目标优化的基本概念、当前面临的挑战，并介绍了基准测试问题。第2章详细介绍了多目标进化优化的理论基础，包括经典的算法、设计原则及性能评价指标。第3章为约束处理技术，分别介绍了罚函数方法、基于目标与约束分离的方法、基于多目标转化的方法、混合法、问题转化法等多种方法。第4～6章着重介绍了几类先进的约束多目标进化算法，包括面向不规则约束的协同进化多目标优化方法、面向极小可行域约束的协同进化多目标优化方法，以及面向大规模约束的自适应多阶段进化多目标优化方法。 本书致力于将约束多目标优化的理论与进化算法的实践相结合，不仅为研究者和实践者提供一套完整的理论体系，也为相关领域的学生和专业人士提供参考。