内容简介:
本书在现有智能优化方法的基础上,探索学习型智能优化方法的基本框架。书中采用智能优化模型和知识模型相结合的集成建模思路,总结了精英个体知识、构件知识、算子知识和参数知识4种知识形式,构建了用于实现学习型智能优化方法的8类典型知识,以此辅助学习型智能优化方法高效地求解复杂优化问题。针对连续优化的问题、离散优化的问题(非对称旅行商问题、双层CARP优化问题、柔性作业车间调度问题)和实际工程问题(体系仿真优化问题、卫星地面站系统任务调度问题、多星任务规划问题),分别设计了若干种学习型智能优化算法,并对优化结果进行了分析和解释。本书主要面向在运筹学领域研究智能优化方法的企业、高校与科研院所的研究人员,帮助读者了解学习型智能优化算法的基本原理与框架流程,提高读者对学习型智能优化算法的实践与应用能力,促进学习型智能优化算法的发展与完善。
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