书目

多目标智能优化算法及其应用

内容简介

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。

作者简介

雷德明，武汉理工大学自动化学院副教授。硕士生导师。2005年11月毕业于上海交通大学，获工学博士学位，2009年2月于武汉理工大学交通运输工程博士后流动站出站。主要研究方向：系统优化与智能调度、计算智能等。先后主持和承担了973、国家自然科学基金、中国博士后科学基金和湖北省自然科学基金等科研项目。发表学术论文30余篇．被SCI和EI收录20余篇。

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