多目标优化算法pdf

A. 多目标差分进化算法

差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。是一种用于最佳化问题的后设启发式算法。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。

将问题的求解表示成"染色体"的适者生存过程，通过"染色体"群的一代代不断进化，包括复制、交叉和变异等操作，最终收敛到"最适应环境"的个体，从而求得问题的最优解或满意解。

差分进化算法类似遗传算法，包含变异，交叉操作，淘汰机制，而差分进化算法与遗传算法不同之处，在于变异的部分是随选两个解成员变数的差异，经过伸缩后加入当前解成员的变数上，因此差分进化算法无须使用概率分布产生下一代解成员。最优化方法分为传统优化方法和启发式优化方法两大类。传统的优化方法大多数都是利用目标函数的导数求解；而启发式优化方法以仿生算法为主，通过启发式搜索策略实现求解优化。启发式搜索算法不要求目标函数连续、可微等信息，具有较好的全局寻优能力，成为最优化领域的研究热点。

在人工智能领域中，演化算法是演化计算的一个分支。它是一种基于群体的元启发式优化算法，具有自适应、自搜索、自组织和隐并行性等特点。近年来，很多学者将演化算法应用到优化领域中，取得了很大的成功，并已引起了人们的广泛关注。越来越多的研究者加入到演化优化的研究之中，并对演化算法作了许多改进，使其更适合各种优化问题。目前，演化算法已广泛应用于求解无约束函数优化、约束函数优化、组合优化、多目标优化等多种优化问题中。

B. 多目标优化算法有哪些

主要内容包括：多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他。

C. 多目标优化算法

多目标优化算法如下：

一、多目标进化算法（MOEA）

1、MOEA通过对种群X（t）执行选择、交叉和变异等操作产生下一代种群X（t+1）。

2、在每一代进化过程中 ,首先将种群X（t）中的所有非劣解个体都复制到外部集A（t）中。

2、智能优化算法：包括进化算法（简称EA）、粒子群算法（简称PSO）等。

两者的区别：传统优化技术一般每次能得到Pareo解集中的一个，而用智能算法来求解，可以得到更多的Pareto解，这些解构成了一个最优解集，称为Pareto最优解（任一个目标函数值的提高都必须以牺牲其他目标函数值为代价的解集）。

D. 请推荐几本多目标优化算法的书

《基于微粒群算法的堆石坝坝料参数反演分析》 ·《基于演化算法的多目标优化方法及其应用研究》 ·《粒子群优化算法的理论分析与应用研究》 ·《多目标遗传算法及其在发动机控制系统设计中的应用》

E. 多目标智能优化算法及其应用的目录

《智能科学技术着作丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 进化算法
1.1.1 进化算法的基本框架
1.1.2 遗传算法
1.1.3 进化策略
1.1.4 进化规划
1.2 粒子群算法
1.2.1 标准粒子群算法
1.2.2 算法解析
1.3 蚁群算法
1.3.1 蚁群算法的基本思想
1.3.2 蚁群算法的实现过程
1.3.3 蚁群算法描述
1.3.4 蚁群优化的特点
1.4 模拟退火算法122
1.4.1 模拟退火算法的基本原理
1.4.2 模拟退火算法描述
1.5 人工免疫系统
1.5.1 生物免疫系统
1.5.2 人工免疫系统
1.6 禁忌搜索
1.7 分散搜索
1.8 多目标优化基本概念
参考文献
第2章 多目标进化算法
2.1 基本原理
2.1.1 MOEA模型
2.1.2 性能指标与测试函数
2.2 典型多目标进化算法
2.2.1 VEGA、MOGA、NPGA和NSGA
2.2.2 SPEA和SPEA2
2.2.3 NSGA2
2.2.4 PAES
2.2.5 其他典型MOEA
2.3 多目标混合进化算法
2.3.1 多目标遗传局部搜索
2.3.2 J—MOGLS
2.3.3 M PAES
2.3.4 多目标混沌进化算法
2.4 协同多目标进化算法
2.5 动态多目标进化算法
2.5.1 IMOEA
2.5.2 动态MOEA(DMOEA)
2.6 并行多目标进化算法
2.6.1 并行多目标进化算法的基本原理
2.6.2 多分辨率多目标遗传算法
2.6.3 并行单前端遗传算法
2.7 其他多目标进化算法
2.7.1 高维多目标优化的NSGA2改进算法
2.7.2 动态多目标优化的进化算法
2.8 结论与展望
参考文献
第3章 多目标粒子群算法
3.1 基本原理
3.2 典型多目标粒子群算法
3.2.1 CMOPSO
3.2.2 多目标全面学习粒子群算法
3.2.3 Pareto档案多目标粒子群优化
3.3 多目标混合粒子群算法
3.3.1 模糊多目标粒子群算法
3.3.2 基于分散搜索的多目标混合粒子群算法
3.4 交互粒子群算法
3.5 结论
参考文献
第4章 其他多目标智能优化算法
4.1 多目标模拟退火算法
4.2 多目标蚁群算法
4.2.1 连续优化问题的多目标蚁群算法
4.2.2 组合优化问题的多目标蚁群算法
4.3 多目标免疫算法
4.4 多目标差分进化算法
4.5 多目标分散搜索
4.6 结论
参考文献
第5章 人工神经网络优化
5.1 Pareto进化神经网络
5.2 径向基神经网络优化与设计
5.3 递归神经网络优化与设计
5.4 模糊神经网络多目标优化
5.5 结论
参考文献
第6章 交通与物流系统优化
6.1 物流配送路径优化
6.1.1 多目标车辆路径优化
6.1.2 多目标随机车辆路径优化
6.2 城市公交路线网络优化
6.3 公共交通调度
6.3.1 概述
6.3.2 多目标驾驶员调度
6.4 结论
参考文献
第7章 多目标生产调度
7.1 生产调度描述_
7.1.1 车间调度问题
7.1.2 间隙生产调度
7.1.3 动态生产调度
7.1.4 批处理机调度和E/T调度
7.2 生产调度的表示方法
7.3 基于进化算法的多目标车间调度
7.3.1 多目标流水车间调度
7.3.2 多目标作业车间调度
7.4 基于进化算法的多目标模糊调度
7.4.1 模糊调度：Sakawa方法
7.4.2 模糊作业车间调度：cMEA方法
7.5 基于进化算法的多目标柔性调度
7.5.1 混合遗传调度方法
7.5.2 混合遗传算法
7.6 基于粒子群优化的多目标调度
7.6.1 基于粒子群优化的多目标作业车间调度
7.6.2 多目标柔性调度的混合粒子群方法
7.7 多目标随机调度
7.8 结论与展望
参考文献
第8章 电力系统优化及其他
8.1 电力系统优化
8.1.1 基于免疫算法的多目标无功优化
8.1.2 基于分层优化的多目标电网规划
8.1.3 基于NSGA2及协同进化的多目标电网规划
8.2 多播Qos路由优化
8.3 单元制造系统设计
8.3.1 概述
8.3.2 基于禁忌搜索的多目标单元构造
8.3.3 基于并行禁忌搜索的多目标单元构造
8.4 自动控制系统设计
8.4.1 概述
8.4.2 混合动力学系统控制
8.4.3 鲁棒PID控制器设计
8.5 结论
参考文献
附录 部分测试函数
……

F. 多目标优化算法的多目标是什么意思

多目标优化的本质在于，大多数情况下，某目标的改善可能引起其他目标性能的降低，同时使多个目标均达到最优是不可能的，只能在各目标之间进行协调权衡和折中处理，使所有目标函数尽可能达到最优，而且问题的最优解由数量众多，甚至无穷大的Pareto最优解组成。

G. 多目标优化可以用哪些方法

一般有两大类方法，一列是通过加权把多目标算法整合为单目标算法，得到唯一一个解，一个是nasa
方法，使用支配解集和非支配解集概念，得到多组解