多目標元胞差分算法及其應用

　　多目標進化算法已成為解決多目標優(yōu)化問題的主要方法之一?；镜亩嗄繕嗽罘炙惴ㄗ鳛榻鉀Q一類多目標優(yōu)化問題的典型算法，是在結合元胞多目標遺傳算法（Cellular Genetic Algorithm， CGA）與差分算法（Differential Evolution， DE）基礎上提出的，其在解決多目標尤其在三目標優(yōu)化問題時獲得了質量較好的Pareto前端。本書在全面介紹基本的多目標元胞差分算法和算法性能測試基礎上，闡述了在該算法基礎上的幾種改進優(yōu)化算法，介紹了改進算法的原理、步驟、流程、偽代碼、性能測試及實例應用等。為方便使用，對算法的圖形用戶界面（Graphical User Interface， GUI）實現進行了初步的探析。

　　王亞良，現任浙江工業(yè)大學機械工程實驗與分析測試中心主任，研究方向為智能制造、優(yōu)化算法、實踐教學研究。承擔或參與了國jia“863”計劃、國家自然科學基金、省自然科學基金、省科技廳等項目。