Multi-objective Optimization

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出版者:
作者:Gade Pandu Rangaiah
出品人:
页数:400
译者:
出版时间:2008-12
价格:$ 160.00
装帧:
isbn号码:9789812836519
丛书系列:
图书标签:
  • 优化
  • 多目标优化
  • 运筹学
  • 算法
  • 数学规划
  • 工程优化
  • 决策分析
  • 进化算法
  • 智能优化
  • 复杂系统
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具体描述

Optimization has been playing a key role in the design, planning and operation of chemical and related processes for nearly half a century. Although process optimization for multiple objectives was studied by several researchers back in the 1970s and 1980s, it has attracted active research in the last 10 years, spurred by the new and effective techniques for multi-objective optimization. In order to capture this renewed interest, this monograph presents the recent and ongoing research in multi-optimization techniques and their applications in chemical engineering.

Following a brief introduction and general review on the development of multi-objective optimization applications in chemical engineering since 2000, the book gives a description of selected multi-objective techniques and then goes on to discuss chemical engineering applications. These applications are from diverse areas within chemical engineering, and are presented in detail. All chapters will be of interest to researchers in multi-objective optimization and/or chemical engineering; they can be read individually and used in one s learning and research. Several exercises are included at the end of many chapters, for use by both practicing engineers and students.

《Multi-objective Optimization》是一部旨在深入探讨多目标优化问题的权益体系,通过系统性分析不同决策变量之间的相互关系与权衡,帮助读者理解这一复杂领域的核心概念和应用实践。这本书全面涵盖了多目标优化的基础理论,详细介绍了数学建模、算法设计以及实际问题求解方法。内容丰富且层次分明,内容不仅包括经典的线性规划与非线性规划,还涉及基于进化算法、人工智能技术的现代研究方向,使读者在学习过程中能够掌握多种有效的解决路径。 书中首先系统讲解了多目标优化的定义、背景和重要性,帮助读者建立对问题本质的深刻理解。随后,内容详细剖析了常见的优化方法,包括传统的数学规划、遗传算法、粒子群优化以及模拟退火等,这些方法各有特点和适用范围。通过大量实例和案例分析,读者能够直观地了解这些技术在不同领域中的应用场景,如工程设计、资源分配、生产调度和金融投资等。 此外,本书还深入探讨了目标函数的选择与权衡策略的重要性,强调在实际问题中如何平衡多个相互竞争的目标。读者将学到的理论知识不仅能够用于学术研究,还可以直接应用于解决复杂的工程和商业决策问题。书中还特别关注了优化过程中面临的挑战,如计算效率、参数调整和结果的可解释性等,提供了针对性的解决方案和技巧。 一部分章节着重介绍了前沿技术与最新研究进展,如基于机器学习的多目标优化方法以及结合大数据分析的智能决策系统。这些内容使得读者不仅能掌握传统优化思路,还能了解当前热门领域的发展方向。书中还包含大量图示和数学公式,帮助读者更好地理解复杂概念和模型结构。 通过这一系列详尽的章节安排,读者将获得对多目标优化的全方位认知,无论是在理论学习还是实际操作中,都能受益匪浅。这本书不仅适合学术研究人员,也为工程师、管理学专业学生以及跨学科研究者提供了宝贵的参考资源。 这本书旨在为读者打开理解复杂优化问题的窗口,帮助他们建立科学严谨的分析框架,并通过不断的实践提升实际操作能力。其内容不仅充实,而且思路清晰,为多目标决策领域带来了有力支持。

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