復(fù)雜多目標(biāo)問(wèn)題的優(yōu)化方法及應(yīng)用

　　近幾年，高維目標(biāo)優(yōu)化和大規(guī)模全局優(yōu)化成為進(jìn)化計(jì)算研究領(lǐng)域的兩個(gè)研究熱點(diǎn)，并廣泛應(yīng)用于物流工程、機(jī)械工程、通信工程等實(shí)際問(wèn)題中，具有重要的研究?jī)r(jià)值?！稄?fù)雜多目標(biāo)問(wèn)題的優(yōu)化方法及應(yīng)用》首先介紹了多目標(biāo)優(yōu)化（multi-objective optimization）的基本概念、研究現(xiàn)狀和性能評(píng)價(jià)；然后綜述了現(xiàn)階段高維目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題和大規(guī)模變量?jī)?yōu)化問(wèn)題所面臨的困難和挑戰(zhàn)；進(jìn)而著重介紹了基于決策者偏好的高維目標(biāo)優(yōu)化方法和基于變量分解的大規(guī)模變量?jī)?yōu)化方法；*后詳述了高維目標(biāo)進(jìn)化算法和大規(guī)模變量進(jìn)化算法在圖像形狀匹配、天線結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、桁架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制優(yōu)化和通信系統(tǒng)移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)功率控制優(yōu)化等實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用?！稄?fù)雜多目標(biāo)問(wèn)題的優(yōu)化方法及應(yīng)用》適合作為信息處理、決策優(yōu)化、人工智能、自動(dòng)控制等研究方向的高年級(jí)本科生、研究生以及多目標(biāo)優(yōu)化算法愛(ài)好者研究和學(xué)習(xí)的教材或參考書。

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