Sequential Approximate Multi-objective Optimization Using Computational Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Nakayama, Hirotaka/ Yoon, Min/ Yun, Yeboon

出品人:

页数:297

译者:

出版时间:

价格:1073.00

装帧:

isbn号码:9783540889090

丛书系列:

图书标签:

• 多目标优化
• 近似优化
• 计算智能
• 序列优化
• 进化算法
• 优化算法
• 机器学习
• 工程优化
• 决策分析
• 复杂系统

《计算智能下的多目标近似序列优化》：内容概述 本书深入探讨了在复杂的、多目标优化问题中，如何利用计算智能（Computational Intelligence, CI）技术实现高效且近似的序列化优化过程。全书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面且深入的视角，理解并应用现代智能算法来解决那些传统优化方法难以应对的、涉及多个相互冲突优化指标的现实世界问题。 本书内容结构严谨，逻辑清晰，涵盖了从基础理论到前沿应用的多个层面。其核心思想在于，面对高维、非线性和高成本评估的优化任务时，我们必须采取一种“近似”和“序列化”的策略，逐步逼近最优解集，而非盲目地追求单一步骤的完美。 第一部分：优化问题的理论基础与挑战 本部分为后续章节奠定理论基础，重点分析了多目标优化（Multi-objective Optimization, MOO）的本质挑战。 第一章：多目标优化基础与范式 本章详细介绍了MOO问题的数学建模，包括帕累托前沿（Pareto Front）和帕累托最优解（Pareto Optimal Solutions）的概念。讨论了如何量化和评估优化结果，如使用覆盖度（Coverage）和分位差（Inverted Generational Distance, IGD）等指标。深入剖析了多目标优化中固有的冲突性，以及为何“最优”的定义在多目标情境下变得具有主观性和依赖于决策者的偏好。 第二章：序列化优化与决策序列 本章引入了“序列化”的概念。在许多实际应用中，目标函数评估的成本极高，或者优化过程必须遵循特定的时间或资源约束。本章探讨了序列化优化框架，即优化决策并非一次性完成，而是分阶段进行的。重点分析了信息累积、模型更新与决策反馈环路在序列优化中的关键作用。 第三章：计算智能的引入与角色 本章概述了计算智能的主要范畴，包括但不限于：进化算法（Evolutionary Algorithms, EAs）、模糊系统（Fuzzy Systems）、人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）和群智能（Swarm Intelligence, SI）。明确指出了CI在处理MOO问题时的独特优势，例如其全局搜索能力、对非线性和不确定性的鲁棒性，以及无需精确梯度信息的特性。 第二部分：核心计算智能方法与多目标集成 这部分是全书的技术核心，详细阐述了如何将CI方法专门设计或调整以适应多目标序列近似优化。 第四章：基于进化算法的多目标优化（MOP-EA） 本章集中讨论了现代多目标进化算法（MOEAs），如NSGA-II、SPEA2以及基于支配关系的改进型算法。关键在于探讨这些算法如何通过设计非支配排序和拥挤度维持策略，在每次迭代中生成一个尽可能靠近真实帕累托前沿的解集近似。同时，分析了这些算法在序列优化中的收敛速度和解集多样性保持的权衡。 第五章：代理模型与序列评估策略 面对高成本评估问题，代理模型（Surrogate Models）的应用至关重要。本章深入探讨了如何利用机器学习技术（如高斯过程回归、径向基函数网络）来构建成本函数的近似模型。重点放在序列模型构建与更新策略上，包括： 1. 不确定性量化：如何利用代理模型估计预测误差。 2. 采集函数（Acquisition Functions）：如预期的改进（Expected Improvement, EI）和概率改进，指导下一步应该评估哪个点，以最小化序列评估的总成本。 第六章：基于群智能的混合序列优化 本章探索了粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）等群智能范式在多目标优化中的应用。重点在于如何将多目标适应度函数与群体的协作机制相结合。特别分析了“多目标粒子群优化”（MOPSO）算法的结构，以及如何设计速度和位置更新方程，使其自然地探索帕累托前沿的不同区域。 第七章：深度学习在序列近似优化中的前沿应用 本章聚焦于深度学习（Deep Learning, DL）在构建复杂代理模型和指导优化路径中的潜力。讨论了如何使用深度神经网络来近似复杂的、高维的目标函数，以及循环神经网络（RNNs）或强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架来学习最优的序列决策策略，即“何时停止探索，何时利用已知信息进行局部开发”。 第三部分：应用、验证与决策支持 本书的后半部分将理论和方法与实际应用场景相结合，并讨论了如何在优化完成后，将近似解集转化为可执行的决策。 第八章：多目标序列优化的收敛性分析与性能指标 本章从更严格的数学角度审视序列优化过程的性能。讨论了用于衡量近似解集的收敛速度、稳定性和分布性的先进指标。引入了基于统计显著性的测试方法，用以比较不同CI算法在相同问题实例上的表现差异。强调了如何量化“序列性”对最终结果质量的影响。 第九章：案例研究：工程设计与系统配置 本章通过两个深入的案例研究，展示了所学方法的实际威力： 1. 复杂结构设计优化：以航空航天部件的轻量化和强度多目标设计为例，展示了高成本有限元分析（FEA）评估下的序列优化过程。 2. 能源系统调度优化：涉及经济性、可靠性和环境影响等多个相互竞争的目标，展示了CI算法如何在资源受限的调度序列中找到可接受的平衡点。 第十章：从帕累托近似集到决策支持 优化过程的终点并非得到一组解，而是帮助决策者做出选择。本章探讨了决策者偏好整合（Decision Maker Preference Integration, DMPI）的技术。讨论了如何可视化高维的近似帕累托前沿（如使用平行坐标图或降维技术），并结合决策者的风险偏好，从计算智能生成的近似解集中，挑选出最符合当前实际需求的“最优”单一解或一组折衷方案。 结论与未来展望 本书最后总结了计算智能在多目标序列近似优化中的核心贡献和当前存在的局限性。展望了该领域未来的研究方向，特别是在大规模并行计算、在线实时优化以及自适应序列学习策略方面的潜力。 全书行文风格专业、严谨，注重算法的内在机理和实践中的鲁棒性，致力于构建一个清晰的知识体系，使用户能够掌握从问题定义到最终决策支持的完整优化流程。

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