多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題及其算法的研究

最新資料推薦 #/8表現(xiàn)岀的分布式尋優(yōu)方式，使得蟻群算法可以在全局的多點(diǎn)進(jìn)行搜索，從而避免了搜索到得解是局部最優(yōu)解的可能。5結(jié)論多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題首先從經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域提出，但其應(yīng)用范闈已經(jīng)隨著算法研究的進(jìn)展推廣到更多的工業(yè)實(shí)踐領(lǐng)域。如在工業(yè)生產(chǎn)中通常要求產(chǎn)雖高、質(zhì)量好、效益多和成本少等各種各樣的目標(biāo)。在科學(xué)研究領(lǐng)域特別是科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，通常的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)也不僅僅是單一的目標(biāo)而是多個(gè)目標(biāo)的綜合。因此深入研究多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題及其算法對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技進(jìn)步都有顯著的成效。目前多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的重點(diǎn)集中在算法的研究中，但是算法自身的研究又有待進(jìn)一步提高。因此如何在算法研究與實(shí)際的工程問(wèn)題結(jié)合中實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化是值得重視的課題。6參考文獻(xiàn)［1］ 肖曉偉，肖迪，林錦國(guó).多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的研究概述［J］?訃算機(jī)應(yīng)用研yL2011.28(3):805-808.［2］ 李紅梅.多目標(biāo)優(yōu)化演化算法研尤綜述［J］?現(xiàn)代汁算機(jī).2009,4:44-46［3］ 時(shí)麗娜.進(jìn)化參目標(biāo)優(yōu)化算法及其應(yīng)用研尤［M］.南寧：廣西師范大學(xué)碩七學(xué)位論文,2010［4］ 劉淳安，王宇平.基于新模型的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化進(jìn)化算法卩］?計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展.2008.45(4):603-611［51汪中來(lái).基于模型的不確定性優(yōu)化設(shè)汁方法研處［D］.成都：電子科技大學(xué)I専七學(xué)位論文,2009［6］ 劉楠楠.基于進(jìn)化算法的命目標(biāo)優(yōu)化算法及應(yīng)用研7t|M|.南京：南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文.2010［7］ 倪劍慶，邢漢承?張,忐政.粒子群優(yōu)化算法研尤進(jìn)展［J］.模式識(shí)別與人工智能.2007.20(3):349-357［8］ 孫晶晶.粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究［IV1］?西安：陜西師范大學(xué)碩士學(xué)位論文,2010［9］ 劉彥鵬.蟻群優(yōu)化算法的理論研尤及其應(yīng)用［D|?杭州：浙江大學(xué)醇士學(xué)位論文.2007［10］ 倪劍慶，邢漢承?張吉政.蟻群算法及其應(yīng)用研處進(jìn)展［J］?計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件.2008.25(8):1