多目标智能优化算法及其应用 雷德明 严新平编著 北京：科学出版社 智能科学技术著作丛书之一

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第1章 绪论
1.1 进化算法

1.2 粒子群算法

1.3 蚁群算法

1.4 人工免疫系统

1.5 禁忌搜索和分散搜索

1.6 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

2.2 典型多目标进化算法

2.3 多目标混合进化算法

2.4 协同多目标进化算法

2.5 动态多目标进化算法

2.6 并行多目标进化算法

2.7 其它多目标进化算法

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

3.3 多目标混合粒子群算法

3.4 交互粒子群优化

3.5 结论

参考文献

第4章 其它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

4.3 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

6.2 城市公交路线网络优化

6.3 公共交通调度

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

7.2 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

7.4 基于进化算法的多目标模糊调度

7.5 基于进化算法的多目标柔性调度

7.6 基于粒子群优化的多目标调度

7.7 多目标随机调度

7.8 结论与展望

参考文献

第8章 电力系统优化及其它

8.1 电力系统优化

8.2 多播QoS路由优化

8.3 单元制造系统设计

8.4 自动控制

8.5 结论

 

 

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