Multicriteria Scheduling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:T'Kindt, Vincent/ Billaut, Jean-Charles/ Scott, Henry (TRN)

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:

价格:149

装帧:HRD

isbn号码:9783540282303

丛书系列:

图书标签:

• Scheduling
• Multicriteria Decision Making
• Operations Research
• Optimization
• Algorithms
• Heuristics
• Mathematical Programming
• Project Management
• Resource Allocation
• Combinatorial Optimization

复杂系统优化与决策：基于智能算法的高级研究 本书导论：应对现代工程与管理中的多维挑战 在当今快速发展和高度互联的现代工程、运营管理和决策科学领域，我们日益面临着必须同时考虑多个相互冲突的优化目标的复杂挑战。无论是资源分配、生产调度、供应链设计，还是电力系统的优化运行，单一指标的优化往往无法带来整体效益的最大化。传统的、基于单一约束或简单加权方法的工具和技术，在处理这种内在的、多维度的权衡取舍时显得力不从心。 《复杂系统优化与决策：基于智能算法的高级研究》正是为应对这些前沿挑战而编写的深度学术专著。本书聚焦于如何利用先进的计算智能和启发式方法，在包含非线性关系、不确定性和离散变量的复杂系统中，有效地发现和分析帕累托最优解集。 第一部分：多目标优化理论的基石与拓展 本书的开篇奠定了坚实的多目标优化（Multi-Objective Optimization, MOO）理论基础，并将其与现代决策科学相结合。 第一章：多目标决策环境下的系统建模 本章详细阐述了如何将现实世界中的复杂问题转化为数学上的多目标模型。重点探讨了目标函数的结构特征（如凹凸性、可微性），以及约束条件的复杂性（如混合整数、非凸集）。讨论了目标空间与决策空间的概念区分，以及如何利用定性分析来识别问题的内在结构。特别关注了处理模糊目标和模糊约束的方法，这在涉及人类偏好和不确定性输入时至关重要。 第二章：帕累托前沿的几何与分析 本章深入探讨了多目标优化的核心概念——帕累托最优性。我们不仅回顾了经典的定义，更侧重于高维空间中帕累托前沿的拓扑结构分析。内容包括：如何识别和量化前沿的“收敛性”和“多样性”；如何利用加权和法、ε-约束法等经典方法来生成前沿点；以及如何处理目标函数之间存在强相关性或强耦合关系的情况。此外，本章还引入了基于集合的优化理论（Set-Based Optimization）来处理连续和离散决策变量下的解集近似问题。 第三部分：智能算法在多目标求解中的应用 本书的核心在于系统地介绍和分析一系列专为处理复杂多目标问题而设计的智能计算框架。这些框架超越了传统的线性规划或二次规划的范畴。 第三章：进化多目标优化（EMO）算法的深度解析 本章详细剖析了基于种群的进化算法在MOO领域的应用。我们不仅涵盖了经典的NSGA-II和SPEA2算法的原理、优势与局限性，还重点介绍了其在处理大规模、高维度问题时的改进策略。深入探讨了基于分解的多目标进化算法（MOEA/D），特别是如何利用混合的惩罚函数和邻域搜索策略来提升解集的收敛速度和分布均匀性。针对特定工程场景，还讨论了如何将问题的特定结构信息嵌入到选择和变异操作中，以实现“目标导向的启发式引导”。 第四章：粒子群优化（PSO）与蚁群优化（ACO）的多目标拓展 本章将群体智能算法（Swarm Intelligence）引入多目标优化。针对粒子群优化，重点介绍了如何设计适应度评估机制和速度更新公式，以确保粒子群体能够在决策空间中有效探索，并在目标空间中准确追踪前沿。对于蚁群优化，我们探讨了如何将信息素的沉积与目标函数的多重评估相结合，指导“蚂蚁”在复杂图结构（如任务依赖图或网络流图）中找到帕累托最优的路径或流分配。本章的重点在于如何平衡群体内部的合作与个体之间的竞争，以维持解集的多样性。 第五章：混合智能系统与混合整数多目标规划 在许多实际应用中，决策变量往往是混合的（连续、整数、二元）。本章专门讨论了如何构建能够有效处理这种混合复杂性的混合智能算法。内容包括：将局部精确搜索（如分支定界法或内点法）嵌入到全局启发式搜索（如遗传算法）的框架内，形成混合算法；以及如何利用机器学习模型（如神经网络）来预测特定搜索区域的潜在最优性，从而指导启发式算法的下一步迭代，加速对复杂非凸解空间的收敛。 第三部分：决策支持与后优化分析 找到一组帕累托最优解只是第一步。本部分关注如何将这些解转化为实际可执行的决策。 第六章：后最优分析与决策者偏好集成 本章探讨了如何将决策者（DM）的偏好或价值判断有效地整合到优化过程中。内容涵盖了预先偏好、交互式偏好和后验偏好三种集成模式。详细介绍了TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）和AHP（Analytic Hierarchy Process）在多目标解集筛选中的应用，以及如何利用遗憾最小化（Regret Minimization）框架来评估和选择最符合决策者风险承受能力的最终方案。 第七章：不确定性下的鲁棒性与可靠性优化 现实世界的系统充满不确定性（参数波动、需求变化）。本章将多目标优化扩展到随机和不确定性环境中。重点讨论了鲁棒多目标优化（Robust MOO）的数学框架，包括如何定义多目标鲁棒性（如最小化最坏情况下的目标函数值），以及如何利用随机模拟（如蒙特卡洛方法）与进化算法相结合，以评估不同帕累托点在面对系统扰动时的性能稳定性。 本书的特色与目标读者 本书的撰写风格严谨、注重理论的数学推导与实际算法实现的结合。每一章都包含详细的算法伪代码和案例分析，旨在为读者提供一个从理论到实践的完整知识体系。 目标读者群包括： 运筹学、工业工程、控制科学及计算机科学领域的高级研究生和博士后研究人员。 致力于解决复杂生产调度、物流网络设计、能源系统优化的行业高级工程师和研发人员。 对计算智能和决策科学交叉领域感兴趣的学者。 通过深入学习本书内容，读者将能够掌握设计、实现和评估针对高维度、多约束复杂系统问题的先进智能优化解决方案的能力，从而在工程和管理决策中实现真正的多维度效益平衡。

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