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《多目标优化算法及在卫星星座设计中的应用》对三种多目标演化算法非支配排序遗传算法、强度Pareto演化算法和基于指标的演化算法进行分析，将研究成果应用于低轨区域覆盖星座的优化设计中，并结合STK软件进行了仿真。
《多目标优化算法：理论、方法与前沿》 本书深入探讨了多目标优化算法的核心理论、主流方法以及最新研究进展。在现代工程、科学研究以及经济决策等众多领域，我们常常面临需要在多个相互冲突的目标之间进行权衡和选择的问题。例如，在产品设计中，我们可能既希望提高性能，又希望降低成本；在资源分配中，我们可能希望最大化效益，同时最小化环境影响。多目标优化算法正是为了解决这些复杂问题而生，旨在找到一组 Pareto 最优解，即不存在其他解能同时改进所有目标，从而为决策者提供多样化的选择空间。 本书首先从多目标优化的基本概念入手，清晰地阐述了 Pareto 最优性、支配关系、目标空间和解空间等关键术语。在此基础上，系统地介绍了经典的多目标优化算法，包括基于支配排序的遗传算法（NSGA-II）、多目标粒子群优化算法（MOPSO）以及基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）等。对于每种算法，本书都对其基本原理、算法流程、关键参数以及优缺点进行了详尽的分析，并辅以大量的数学推导和伪代码，帮助读者理解其内在机制。 除了经典算法，本书还重点关注了当前多目标优化领域的研究热点和前沿发展。例如，针对大规模多目标优化问题，介绍了适应性搜索策略、降维技术以及并行计算等方法；对于具有复杂目标函数和约束条件的问题，探讨了基于代理模型、机器学习辅助优化以及求解器集成等技术；同时，还涉及了动态多目标优化、不确定性多目标优化以及模糊多目标优化等新兴方向的研究。 在理论阐述的同时，本书也强调了算法的实际应用价值。我们选取了多个具有代表性的应用场景，详细展示了如何运用多目标优化算法来解决实际问题。这些应用场景涵盖了工程设计（如结构优化、飞行器设计）、运营管理（如供应链优化、交通调度）、生物医学（如药物研发、基因组分析）以及金融投资（如投资组合优化）等广泛领域。对于每一个应用案例，本书都详细介绍了问题的建模过程、算法的选择与调优，以及结果的分析与解读，旨在帮助读者掌握将理论知识转化为实际解决方案的能力。 本书适合高等院校的本科生、研究生以及相关领域的科研人员和工程师阅读。对于希望系统学习多目标优化理论、掌握主流算法、了解最新研究动态并将其应用于实际问题的读者而言，本书将是一本不可或缺的参考指南。通过学习本书，读者将能够深入理解多目标优化的核心思想，熟练运用各类算法解决复杂的多目标决策问题，并为未来的研究和应用打下坚实的基础。 《多目标优化算法：理论、方法与前沿》 旨在为读者提供一个全面、深入且实用的多目标优化知识体系，推动该领域的研究与应用发展。
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