第一部分 導(dǎo) 引 篇
第1章 緒論 2
1.1 不確定性優(yōu)化概述 2
1.1.1 不確定性優(yōu)化問題 2
1.1.2 不確定性優(yōu)化方法 4
1.2 區(qū)間進(jìn)化優(yōu)化概述 6
1.3 區(qū)間進(jìn)化優(yōu)化研究概況 7
1.3.1 區(qū)間單目標(biāo)優(yōu)化 8
1.3.2 區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化 9
1.3.3 區(qū)間高維多目標(biāo)優(yōu)化 12
1.3.4 區(qū)間高維多目標(biāo)優(yōu)化挑戰(zhàn) 13
1.4 本書結(jié)構(gòu)安排 14
第2章 區(qū)間高維多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化概述 15
2.1 數(shù)學(xué)模型及相關(guān)概念 15
2.2 區(qū)間數(shù)的基本知識 17
2.3 常見的區(qū)間基準(zhǔn)測試問題 19
2.4 常見的區(qū)間性能評價(jià)指標(biāo) 22
2.5 小結(jié) 23
第二部分 原 理 篇
第3章 柔性區(qū)間 Pareto 支配驅(qū)動的區(qū)間高維多目標(biāo)進(jìn)化算法 25
3.1 引言 25
3.2 已有的區(qū)間Pareto支配 27
3.3 已有的區(qū)間擁擠距離 30
3.4 問題分析 32
3.5 IMaOEA-FPD描述 35
3.5.1 柔性區(qū)間Pareto支配關(guān)系 36
3.5.2 基于區(qū)域劃分的多樣性維護(hù)機(jī)制 39
3.5.3 IMaOEA-FPD框架 41
3.5.4 復(fù)雜度分析 43
3.5.5 收斂性分析 43
3.6 仿真實(shí)驗(yàn) 45
3.6.1 參數(shù)設(shè)置 45
3.6.2 柔性因子取值對算法性能的影響分析 47
3.6.3 算法在InDTLZ測試問題上的性能比較 49
3.7 小結(jié) 54
第4章 理想超平面引導(dǎo)的區(qū)間高維多目標(biāo)進(jìn)化算法 55
4.1 引言 55
4.2 問題分析 57
4.3 IMaOEA-IH描述 59
4.3.1 理想超平面構(gòu)建 59
4.3.2 拉丁超立方抽樣 61
4.3.3 Lp-范數(shù)距離測度 64
4.3.4 最優(yōu)解選擇策略 66
4.3.5 IMaOEA-IH框架 68
4.3.6 復(fù)雜度分析 70
4.4 仿真實(shí)驗(yàn) 71
4.4.1 性能評價(jià)指標(biāo)及參數(shù)設(shè)置 71
4.4.2 采樣數(shù)量對不同最優(yōu)解選擇策略的影響分析 71
4.4.3 不同最優(yōu)解選擇策略對算法性能的影響分析 73
4.4.4 算法在InMaOP測試問題上的性能比較 74
4.5 小結(jié) 79
第5章 綜合評價(jià)指標(biāo)選擇的區(qū)間高維多目標(biāo)進(jìn)化算法 80
5.1 引言 80
5.2 問題分析 82
5.3 IMaOEA-CEI描述 85
5.3.1 綜合評價(jià)指標(biāo) 85
5.3.2 α、β、γ參數(shù)設(shè)置 88
5.3.3 IMaOEA-CEI的框架 92
5.3.4 時(shí)間復(fù)雜度分析 93
5.4 仿真實(shí)驗(yàn) 94
5.4.1 相關(guān)參數(shù)設(shè)置 94
5.4.2 參數(shù)設(shè)置方式對算法性能的影響分析 94
5.4.3 算法在InWFG測試問題上的性能比較 96
5.5 小結(jié) 101
第6章 雙階段博弈集成的區(qū)間高維多目標(biāo)進(jìn)化算法 102
6.1 引言 103
6.2 問題分析 104
6.3 IMaOEA-TSGI描述 108
6.3.1 策略池構(gòu)建 109
6.3.2 基于種群博弈的匹配選擇算子 110
6.3.3 基于波達(dá)計(jì)數(shù)的環(huán)境選擇算子 112
6.3.4 IMaOEA-TSGI框架 114
6.3.5 復(fù)雜度分析 116
6.4 仿真實(shí)驗(yàn) 117
6.4.1 相關(guān)參數(shù)設(shè)置 117
6.4.2 算法在InDTLZ測試問題上的性能比較 117
6.4.3 算法在InWFG測試問題上的性能比較 120
6.4.4 算法在InMaOP測試問題上的性能比較 124
6.5 小結(jié) 127
第三部分 應(yīng) 用 篇
第7章 區(qū)間高維多目標(biāo)進(jìn)化算法在移動邊緣計(jì)算卸載中的應(yīng)用 130
7.1 引言 130
7.2 不確定環(huán)境下的計(jì)算卸載研究概況 131
7.3 計(jì)算卸載問題描述 133
7.4 功率分配與任務(wù)卸載的區(qū)間多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化模型 134
7.4.1 系統(tǒng)模型 134
7.4.2 目標(biāo)模型 136
7.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 140
7.5.1 仿真實(shí)驗(yàn)平臺及參數(shù)設(shè)置 140
7.5.2 本書四種算法求解該模型的結(jié)果與分析 142
7.5.3 本書提出的算法與其他優(yōu)秀算法的性能比較 143
7.6 小結(jié) 147
參考文獻(xiàn) 148
附錄A IMaOEA-FPD源代碼 161
附錄B IMaOEA-IH源代碼 166