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最新資料推薦 #/8表現(xiàn)岀的分布式尋優(yōu)方式，使得蟻群算法可以在全局的多點進行搜索，從而避免了搜索到得解是局部最優(yōu)解的可能。5結論多目標優(yōu)化問題首先從經(jīng)濟學領域提出，但其應用范闈已經(jīng)隨著算法研究的進展推廣到更多的工業(yè)實踐領域。如在工業(yè)生產(chǎn)中通常要求產(chǎn)雖高、質(zhì)量好、效益多和成本少等各種各樣的目標。在科學研究領域特別是科學實驗中，通常的實驗目標也不僅僅是單一的目標而是多個目標的綜合。因此深入研究多目標優(yōu)化問題及其算法對于經(jīng)濟發(fā)展和科技進步都有顯著的成效。目前多目標優(yōu)化問題的重點集中在算法的研究中，但是算法自身的研究又有待進一步提高。因此如何在算法研究與實際的工程問題結合中實現(xiàn)多目標優(yōu)化是值得重視的課題。6參考文獻［1］ 肖曉偉，肖迪，林錦國.多目標優(yōu)化問題的研究概述［J］?訃算機應用研yL2011.28(3):805-808.［2］ 李紅梅.多目標優(yōu)化演化算法研尤綜述［J］?現(xiàn)代汁算機.2009,4:44-46［3］ 時麗娜.進化參目標優(yōu)化算法及其應用研尤［M］.南寧：廣西師范大學碩七學位論文,2010［4］ 劉淳安，王宇平.基于新模型的動態(tài)多目標優(yōu)化進化算法卩］?計算機研究與發(fā)展.2008.45(4):603-611［51汪中來.基于模型的不確定性優(yōu)化設汁方法研處［D］.成都：電子科技大學I専七學位論文,2009［6］ 劉楠楠.基于進化算法的命目標優(yōu)化算法及應用研7t|M|.南京：南京航空航天大學碩士學位論文.2010［7］ 倪劍慶，邢漢承?張,忐政.粒子群優(yōu)化算法研尤進展［J］.模式識別與人工智能.2007.20(3):349-357［8］ 孫晶晶.粒子群優(yōu)化算法的改進及其應用研究［IV1］?西安：陜西師范大學碩士學位論文,2010［9］ 劉彥鵬.蟻群優(yōu)化算法的理論研尤及其應用［D|?杭州：浙江大學醇士學位論文.2007［10］ 倪劍慶，邢漢承?張吉政.蟻群算法及其應用研處進展［J］?計算機應用與軟件.2008.25(8):1

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