本书是关于介绍“多目标智能优化算法及其应用”的教学用书，书中系统地介绍了多目标智能优化算法理论与应用，力图全面地介绍多目标智能优化算法的最新研究进展。全书共分为8章，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。

本书可作为计算机、自动控制、人工智能、管理科学和工业工程等专业的研究生及高年级本科生教材。

智能优化算法是一类通过模拟某一自然现象或过程而建立起来的优化方法，这类算法包括进化算法、粒子群算法、禁忌搜索、分散搜索、模拟退火、人工免疫系统和蚁群算法等。本书系统地介绍了多目标智能优化算法理论与应用，力图全面地介绍多目标智能优化算法的最新研究进展。全书共分为8章，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。

本书内容取材新颖，覆盖面广，系统深入，注重理论联系实际。本书可作为计算机、自动控制、人工智能、管理科学和工业工程等专业的研究生及高年级本科生教材，也可作为从事计算智能、生产调度等研究人员和工程技术人员的参考书。

《智能科学技术著作丛书》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

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